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Crean alianza para prevenir amenazas contra la inteligencia artificial

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Un total de doce gigantes de la tecnología integra una inédita alianza para prevenir las amenazas contra los sistemas de aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Adversarial Machine Learning Threat Matrix es el nombre de la organización, integrada por Microsoft, Bosch, IBM y Nvidia, entre otras, además de la ONG tecnológica Mitre Corporation.

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La Matrix es un marco abierto centrado en la industria, que tiene como objetivo ayudar a los expertos en seguridad a responder y mitigar las amenazas en el futuro, consigna Science Times.

Los expertos en seguridad tendrán acceso a las técnicas comúnmente utilizadas actualmente por los ciberatacantes para eludir las medidas de seguridad de los sistemas de aprendizaje automático.

El objetivo es que los especialistas puedan mejorar sus estrategias de monitoreo y respuesta, además de incrementar la seguridad de los sistemas.

Riesgos en aumento

IA
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El aprendizaje automático está transformando una serie de campos, como la defensa, salud, finanzas, que afectan nuestras vidas de formas inconmensurables.

Sin embargo, con el afán de avanzar rápidamente en este campo, muchas empresas ponen en riesgo la seguridad y se vuelven vulnerables.

Según Microsoft, en los últimos cuatro años ha habido un aumento notable de ciberataques dirigidos a sistemas comerciales de aprendizaje automático.

De acuerdo a Gartner, hasta un tercio de todos los ciberataques de inteligencia utilizarán “envenenamiento de datos de entrenamiento, robo de modelos de IA o muestras adversas” para atacar los sistemas.

Entrenamiento real

La estructura de la nueva matriz de amenazas busca trabajar sobre las estrategias utilizadas por los atacantes, para fortalecer la industria de la seguridad.

De hecho, se basa en ataques reales y registrados en sistemas de aprendizaje automático, lo que evitará que los analistas divaguen en escenarios teóricos.

Rodrigo Orellana
Former Digital Trends Contributor
“Carrera hacia la cima”: la arriesgada estrategia de Anthropic para dominar la IA sin provocar una catástrofe
Anthropic

La “carrera hacia la cima” —en inglés, race to the top— es la tesis central con la que Dario Amodei, cofundador y CEO de Anthropic, defiende que su empresa debe seguir compitiendo en la frontera de la inteligencia artificial. Su argumento es contraintuitivo: para que la IA sea más segura, Anthropic no debería retirarse de la competencia, sino liderarla y demostrar que es posible desarrollar modelos poderosos sin renunciar a controles de seguridad.

La expresión cobró nueva relevancia tras la extensa respuesta que Amodei publicó en X a Nathan Calvin, chief strategy officer de la organización de defensa de la seguridad en IA Encode. Amodei agradeció el escrutinio, reconoció que Anthropic cometió errores, pero rechazó la idea de que la compañía haya abandonado su misión de seguridad para ganar una supuesta carrera hacia la superinteligencia.

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OpenAI amplía los anuncios en ChatGPT a 14 nuevos mercados de América Latina
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OpenAI anuncia la expansión de los anuncios en ChatGPT a 14 mercados adicionales de América Latina. Junto con Brasil y México, donde los anuncios ya están disponibles, ChatGPT Ads llega ahora a 16 mercados de la región, creando nuevas formas para que las empresas se conecten con los consumidores en momentos de descubrimiento y decisión.

La expansión regional forma parte del despliegue de ChatGPT Ads en 26 países adicionales, lo que lleva su disponibilidad a 89 mercados en todo el mundo. Más de 100.000 anunciantes han publicado anuncios en ChatGPT desde su lanzamiento, hace poco más de ocho meses.

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OpenAI reveló dos incidentes internos en los que agentes de inteligencia artificial debilitaron los mecanismos que supervisaban su comportamiento. En uno de ellos, el agente negó después haberlo hecho. La compañía los describió en un informe publicado el martes.

Según la empresa, ocurrieron durante tareas internas de programación. El primero involucró a GPT-6 Astra, que debía replicar un código de referencia. Como esa referencia no tenía un monitor configurado, el agente decidió eliminar la integración de monitoreo del código del usuario. Cuando le preguntaron si lo había hecho, respondió que no, según relató el investigador de seguridad Marcus Williams. El episodio habría sucedido el 6 de octubre.

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