Qué observar: En un mundo dominado por grandes empresas tecnológicas que obtienen beneficios a partir de la recolección de datos de sus usuarios, la plataforma Signal desafía el modelo. Creada hace 10 años, la aplicación de mensajería y llamadas ha logrado mantener su compromiso de no caer en el “capitalismo de vigilancia”, es decir, ofrecer un servicio sin fines de lucro.
Sin datos para vender: Signal fue lanzada en 2014 y desde su inicio apostó por lo que ellos mismos llaman “una herramienta para una comunicación privada real”, que se estructura a partir de un código de fuente abierto -disponible públicamente- y como una organización cuyo financiamiento proviene de las donaciones de los usuarios.
Chats seguros: El método de cifrado de última generación de Signal mantiene los chats seguros, “no podemos leer tus mensajes ni escuchar tus llamadas”, dicen. Y si bien servicios de mensajería como WhatsApp han integrado los protocolos de cifrado de extremo a extremo, sí pueden procesar datos como la localización geográfica, patrones de uso o número de teléfono, para luego generar anuncios personalizados en Facebook o Instagram.
Lejos de la vigilancia: Meredith Whittaker, presidenta de la Fundación Signal desde 2022, se ha convertido en una reconocida crítica del “capitalismo de vigilancia”. El crecimiento de Signal, dice a Wired, responde a la desconfianza en otras grandes empresas tecnológicas y a la demanda de mayor privacidad en un mundo cada vez más conectado.
Panorama general: El 98% de los videos deepkafe son pornografía no consensuada y el 99% de las víctimas son mujeres. Los datos son del sitio especializado Techopedia y dan cuenta de cómo la tecnología que usa la inteligencia artificial para crear videos o imágenes falsas está siendo explotada sin límite. La cantante Taylor Swift es una de sus víctimas. En Chile, el caso más conocido fue el de escolares que crearon imágenes falsas de compañeras. En Estados Unidos, las leyes estatales están intentando evolucionar con rapidez para combatir el deepfake porn.
Tecnología accesible: Los sistemas de IA que utilizan quienes crean estas imágenes son dos: uno que genera el contenido y otro que intenta detectar la falsedad. ¿Resultado? videos falsos, pero muy realistas, lo que dificulta la detección del engaño.
Deepfakes políticos: Aunque en EE.UU. existe consenso sobre la necesidad de una legislación federal, la lentitud del Congreso dificulta su avance. Según Wired, los políticos tienden a preocuparse más por los deepfakes políticos.
Percepción pública: En el estudio citado por Techopedia, también se incluyen datos sobre la percepción de la gente sobre este tema.
¿Y la industria? Las grandes tecnológicas están invirtiendo en herramientas para detectar y prevenir la creación de deepfake. Microsoft recientemente anunció que se estaba asociando con StopNCII para probar en su motor de búsqueda Bing, un enfoque centrado en la víctima.
Qué observar: En una demostración a Forbes, el CEO de Figure, Bret Adcock, le preguntó a su robot humanoide, Figure 01, que eligiera un alimento saludable. El robot le pasó una naranja, descartando la bolsa de papas fritas. Especializada en la fabricación de robots, la empresa estadounidense es una de las más importantes en este ámbito y también es parte de un puñado de compañías que a partir de la convergencia tecnológica actual, están apostando por fabricar robots parecidos a los humanos.
La esperada convergencia: ¿Por qué ahora y no antes? Según Adcock, en una conversación con Peter Diamandis publicada en el sitio web de este último, hay varios factores que lo están haciendo posible.
El rol de la IA: La IA es clave en el desarrollo de estos robots. Por lo mismo, Figure se asoció con OpenAI, que ayuda a la empresa de Adcock a usar modelos que ayudan a los robots a comprender y actuar según las órdenes humanas.
La dura competencia: Varias empresas están aprovechando esta convergencia tecnológica con el foco puesto en la gestión de la cotidianidad, es decir, para realizar tareas en las casas, y otras para el mercado laboral del futuro.
¿Para cuándo? Según Ash Sharma, experto en robótica citado por Forbes, hay que esperar unos cinco años. Uno de los grandes problemas “es conseguir que el costo de fabricación de los robots sea lo suficientemente bajo como para que sean asequibles”, dice.
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— Ex-Ante (@exantecl) September 6, 2024
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