Discord anunció planes para implementar medidas de verificación de edad, requiriendo a los usuarios compartir selfies en video o subir identificaciones gubernamentales para acceder a contenido para adultos, lo que provocó una reacción negativa de los usuarios. El despliegue global por fases está programado para comenzar a principios de marzo, según la compañía. Esta medida se produce en un momento en que la plataforma se enfrenta a un escrutinio tras una filtración de datos que expuso 70.000 identificaciones.
El proceso de verificación de edad utilizará tecnología de IA para evaluar las edades de los usuarios, ya sea analizando la estructura facial o comparando selfies con identificaciones gubernamentales. Discord enfatizó que los datos de las selfies permanecerán en el dispositivo del usuario y se eliminarán rápidamente después de la estimación de la edad. Sin embargo, las identificaciones gubernamentales se verificarán fuera del dispositivo.
Mientras tanto, el panorama de la IA continúa evolucionando rápidamente. La aplicación independiente Codex de OpenAI, diseñada para la codificación, alcanzó más de un millón de descargas en su primera semana, según confirmó el CEO Sam Altman. Este aumento refleja un crecimiento del 60% semana tras semana en el número total de usuarios de Codex, tras el lanzamiento de la aplicación el 2 de febrero y la posterior publicación del modelo subyacente GPT-5.3-Codex. Sin embargo, la compañía está señalando un cambio hacia el fin del acceso gratuito ilimitado a sus herramientas.
En otros desarrollos de IA, Nvidia lanzó DreamDojo, un nuevo sistema de IA diseñado para enseñar a los robots a interactuar con el mundo físico observando decenas de miles de horas de video humano. La investigación, publicada este mes, podría reducir significativamente el tiempo y el costo necesarios para entrenar a la próxima generación de máquinas humanoides. El sistema se describe como "el primer modelo mundial de robots de su tipo que demuestra una fuerte generalización a diversos objetos y entornos después del post-entrenamiento", según los investigadores.
La creciente dependencia de la IA también está destacando la importancia de la entrega eficiente de datos. A medida que las empresas invierten fuertemente en infraestructura de GPU para cargas de trabajo de IA, muchas están descubriendo que sus costosos recursos informáticos están subutilizados. "Si bien la gente está centrando su atención, justificadamente, en las GPU, porque son inversiones muy significativas, esas rara vez son el factor limitante", dijo Mark Menger, arquitecto de soluciones en F5. "Son capaces de hacer más trabajo. Están esperando datos". El rendimiento de la IA depende cada vez más de un punto de control programable entre los marcos de IA y el almacenamiento de objetos.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment