El desarrollo de la IA avanza rápidamente, pero la cooperación global en medidas de seguridad enfrenta desafíos. Un nuevo Informe Internacional sobre Seguridad de la IA, publicado antes de la Cumbre de Impacto de la IA en Delhi del 19 al 20 de febrero, destaca el creciente ritmo de mejora de la IA y la creciente evidencia de los riesgos asociados. Sin embargo, Estados Unidos se negó a apoyar el informe de este año, a diferencia del año anterior, según Yoshua Bengio, presidente del informe y científico galardonado con el Premio Turing.
El informe, guiado por 100 expertos y respaldado por 30 países y organizaciones internacionales, incluidos el Reino Unido, China y la Unión Europea, tenía como objetivo dar un ejemplo de colaboración internacional en los desafíos de la IA. El informe concluyó que las técnicas actuales de gestión de riesgos están mejorando, pero siguen siendo insuficientes.
Mientras tanto, dentro de la empresa, la atención se está desplazando hacia la implementación práctica de la IA. Arnab Bose, CPO de Asana, enfatizó la importancia de la memoria compartida y el contexto para los agentes de IA exitosos. En un evento reciente de VentureBeat en San Francisco, Bose declaró que proporcionar a los agentes de IA un historial detallado y acceso directo, junto con puntos de control de seguridad y supervisión humana, les permite funcionar como compañeros de equipo activos. Asana lanzó Asana AI Teammates el año pasado con el objetivo de integrar la IA directamente en equipos y proyectos.
Mistral AI también está trabajando con líderes de la industria global para co-diseñar soluciones de IA personalizadas. Según MIT Technology Review, Mistral AI se asocia con empresas como Cisco, Stellantis y ASML para personalizar los sistemas de IA y abordar desafíos específicos. Su metodología implica identificar un "caso de uso icónico" para que sirva como base para futuras soluciones de IA.
Sin embargo, persisten las preocupaciones sobre el posible uso indebido de la IA. Un estudio de investigadores de Stanford e Indiana University, destacado por MIT Technology Review, examinó un mercado civil en línea respaldado por Andreessen Horowitz que permite a los usuarios comprar archivos de instrucciones personalizados para generar deepfakes de celebridades. El estudio encontró que algunos archivos estaban diseñados específicamente para crear imágenes pornográficas, a pesar de las prohibiciones del sitio. Los investigadores analizaron las solicitudes de contenido, llamadas "recompensas", entre mediados de 2023 y finales de 2024.
En otro frente, los desarrolladores están trabajando en herramientas para agilizar la gestión de la configuración de la IA. Hacker News informó sobre LNAI, una CLI unificada de gestión de configuración de IA desarrollada por Krystian Jonca. LNAI tiene como objetivo simplificar el proceso de gestión de configuraciones para varias herramientas de codificación de IA, permitiendo a los usuarios definir configuraciones una vez en un archivo ".ai" y luego sincronizarlas en diferentes herramientas. Las herramientas compatibles incluyen Claude, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode y Windsurf. La herramienta está disponible a través de npm e incluye funciones para la validación y la limpieza automática de archivos huérfanos.
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