La sombría advertencia de Daniel Kokotajlo: Un 70% de riesgo de catástrofe por la IA

En un mundo cada vez más fascinado y dependiente de los avances de la inteligencia artificial, una voz disonante y autorizada emerge con una predicción que sacude los cimientos de nuestro optimismo. Daniel Kokotajlo, quien hasta hace poco formaba parte del equipo de seguridad y alineación de OpenAI, la compañía pionera detrás de ChatGPT, ha lanzado una advertencia escalofriante: estima en un 70% la probabilidad de que la IA cause una catástrofe global. Esta cifra, proveniente de un experto que ha estado en el epicentro del desarrollo de IA de vanguardia, no puede ser ignorada. No estamos hablando de un futurólogo lejano, sino de alguien que ha trabajado íntimamente con los sistemas que están moldeando nuestro futuro. Su partida de OpenAI, precisamente por desacuerdos sobre la prioridad de la seguridad a largo plazo frente a la rápida comercialización, añade un peso considerable a sus palabras, transformándolas de una mera especulación a una preocupación legítima y urgente que merece nuestra máxima atención y un análisis profundo. Su testimonio es un recordatorio contundente de que, junto con las promesas de un futuro mejor, la IA también alberga riesgos existenciales que debemos abordar con seriedad y premura.

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A Python le sale un nuevo rival: así es Mojo, el lenguaje de programación más potente pensado para la IA

En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial, la innovación no se detiene. Durante la última década, Python ha sido el rey indiscutible, el lenguaje de referencia para prácticamente cualquier desarrollador o investigador que se aventurase en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo o la ciencia de datos. Su sencillez, la vasta cantidad de librerías y una comunidad vibrante lo catapultaron a la cima. Sin embargo, en el horizonte ha aparecido un contendiente formidable, un nuevo actor que promete revolucionar la forma en que construimos sistemas de IA de alto rendimiento: se llama Mojo. Este lenguaje, desarrollado por las mentes detrás de Swift y LLVM, llega con la ambición de combinar la facilidad de uso de Python con la velocidad de ejecución de lenguajes de bajo nivel como C++ o Rust. ¿Estamos ante el principio de una nueva era en la programación de IA, o es Mojo simplemente una herramienta más en la caja de herramientas del desarrollador? Acompáñenos en este análisis profundo para desentrañar las promesas y desafíos de Mojo y entender su verdadero impacto en el ecosistema de la inteligencia artificial.

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Stella Luna de María: educando sobre la eficacia y veracidad de la inteligencia artificial

En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista, sino una realidad palpable que permea cada aspecto de nuestras vidas, desde el asistente de voz en el hogar hasta los algoritmos que recomiendan el siguiente video o juego, surge una pregunta crucial para los padres: ¿cómo explicamos esta tecnología a nuestros hijos? ¿Cómo les preparamos para interactuar con ella de manera crítica y consciente? La respuesta a estas interrogantes, a menudo complejas y cargadas de incertidumbre, la trae Stella Luna de María, una reconocida experta en tecnología cuya misión es empoderar a las familias para navegar el paisaje digital. Su enfoque es claro y contundente: enseñar a los niños que la IA "es muy eficaz, pero no siempre es veraz". Una distinción que, aunque aparentemente sencilla, encierra una profundidad esencial para el desarrollo de la alfabetización digital en las nuevas generaciones.

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