La seguridad y la eficiencia de la IA impulsan los avances tecnológicos
La inteligencia artificial está impulsando la innovación en múltiples sectores, desde la energía hasta la ciberseguridad, al tiempo que suscita preocupaciones sobre la seguridad y la gobernanza. Los acontecimientos recientes destacan la creciente demanda de la IA, la búsqueda de fuentes de energía sostenibles para alimentarla y nuevas herramientas para gestionar sus riesgos.
Las crecientes demandas computacionales de la IA están alimentando el interés en las plantas de energía nuclear de nueva generación como una fuente de energía potencialmente más barata y segura, según MIT Technology Review. Estas plantas podrían proporcionar las enormes cantidades de electricidad necesarias para mantener los centros de datos de IA a hiperescala. MIT Technology Review celebró una mesa redonda exclusiva para suscriptores sobre los centros de datos de IA a hiperescala y la energía nuclear de nueva generación, tecnologías que figuran en la lista de las 10 tecnologías disruptivas de 2026 de MIT Technology Review.
En el ámbito de la seguridad de la IA, está surgiendo un nuevo enfoque para gobernar los sistemas agentivos. Un artículo de MIT Technology Review destacó la necesidad de tratar a los agentes de la IA como usuarios poderosos y semiautónomos, aplicando normas en los límites donde interactúan con la identidad, las herramientas, los datos y los resultados. El artículo esbozó un plan de ocho pasos para implementar estos controles.
Para mejorar la eficiencia de los modelos de IA, los investigadores están explorando técnicas como el muestreo especulativo. Como se detalla en Hacker News, el muestreo especulativo utiliza un "muestreo borrador" para lograr el mismo resultado que el muestreo objetivo, empleando un método de rechazo inteligente para submuestrear los tokens sobremuestreados y sobremuestrear los tokens submuestreados. Este método tiene como objetivo mantener la distribución objetivo al tiempo que acelera el proceso de muestreo.
La IA también se está aplicando para mejorar la ciberseguridad mediante la ingeniería inversa. Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), "Ghidra MCP Server", desarrollado por bethington y disponible en GitHub, une las capacidades de ingeniería inversa de Ghidra con las herramientas de IA y los marcos de automatización. Este servidor ofrece funciones como el análisis de funciones, el descubrimiento de estructuras de datos y la extracción de cadenas, proporcionando una API completa para el análisis binario. El servidor cuenta con "132 endpoints, transferencia de documentación entre binarios, análisis por lotes, modo headless y despliegue de Docker para la ingeniería inversa impulsada por la IA".
Estos avances demuestran la naturaleza multifacética del desarrollo de la IA, que abarca no sólo la innovación tecnológica, sino también las consideraciones sobre el consumo de energía, los protocolos de seguridad y las aplicaciones prácticas en diversas industrias.
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