Category: Tecnologia

Elon Musk vuelve a situar la Luna y Marte como los grandes destinos de la expansión espacial de la humanidad. El fundador de SpaceX ha puesto ahora el foco en un problema menos espectacular que los propios viajes interplanetarios, pero decisivo para conseguirlos: transportar cantidades gigantescas de materiales fuera de la Tierra. “Extender la conciencia a la Luna y a Marte requiere mucha masa”, afirmó Musk a través de X.

La declaración llegó como respuesta a una estimación sobre la capacidad que podría alcanzar Starship, el gigantesco sistema espacial desarrollado por SpaceX. El cálculo citado comparaba las más de 22.000 toneladas métricas de carga útil que, según esa estimación, la humanidad habría colocado en el espacio desde 1957 con los volúmenes que podrían alcanzarse si los planes futuros de la compañía se materializan.

El planteamiento de Musk depende de una transformación profunda en la frecuencia de los lanzamientos. El empresario señaló en agosto como objetivo superar los 30 lanzamientos diarios de Starship en 2030, lo que equivaldría a alrededor de 10.000 vuelos anuales. Si cada misión pudiera transportar 100 toneladas, esa hipótesis supondría mover aproximadamente 3.000 toneladas de carga al día, aunque SpaceX todavía se encuentra muy lejos de demostrar semejante ritmo operativo.

La capacidad de Starship

SpaceX sostiene que Starship ha sido concebida para colocar en órbita más de 100 toneladas métricas utilizando una arquitectura completamente reutilizable. Según las previsiones difundidas por la propia compañía, Starship V3 tendría capacidad para transportar unas 100 toneladas, mientras que futuras generaciones podrían alcanzar las 200 toneladas. El repostaje orbital también figura entre las tecnologías fundamentales para trasladar grandes cargamentos más allá de la órbita terrestre.

La reutilización completa de Starship y Super Heavy constituye otro de los pilares de esos planes. SpaceX pretende que ambos vehículos puedan regresar y volver a volar sin necesidad de procesos extensos de reacondicionamiento, una condición indispensable para aproximarse a las frecuencias imaginadas por Musk. El empresario incluso aseguró anteriormente que Starship podría llegar a despegar “cada hora”, mientras la compañía estudia infraestructuras capaces de sostener miles de vuelos anuales.

Antes de alcanzar semejante escenario, Starship todavía debe superar importantes retos técnicos y operativos. SpaceX comunicó que el vuelo 13, realizado en julio, logró desplegar brevemente 20 satélites Starlink V3 en una trayectoria suborbital, mientras la inversión destinada al desarrollo del sistema ya supera los 15.000 millones de dólares. Para Musk, esa capacidad de transportar cantidades de material nunca vistas es inseparable del objetivo último de SpaceX: desarrollar bases lunares, llevar grandes cargamentos hasta Marte y convertir la presencia humana fuera de la Tierra en una actividad sostenible.

Elon Musk vuelve a situar la Luna y Marte como los grandes destinos de la expansión espacial de la humanidad. El fundador de SpaceX ha puesto ahora el foco en un problema menos espectacular que los propios viajes interplanetarios, pero decisivo para conseguirlos: transportar cantidades gigantescas de materiales fuera de la Tierra. “Extender la conciencia a la Luna y a Marte requiere mucha masa”, afirmó Musk a través de X.

Existe la tentación de dividir el futuro de la inteligencia artificial en dos posibilidades: la utopía o la catástrofe. Ninguno de los dos extremos resulta especialmente útil. La posibilidad más interesante es más compleja y exige un cambio radical en nuestra forma de pensar, pasando de la inteligencia artificial a las sociedades de inteligencia artificial.

Cuando la mayoría de las personas oyen “inteligencia artificial”, suelen pensar en ChatGPT, Copilot u otro sistema conversacional. Se formula una pregunta y ese sistema genera una respuesta. Pero la inteligencia artificial avanza rápidamente más allá de esto. Los sistemas ya pueden vigilar el mundo, tomar decisiones, negociar transacciones y llevar a cabo tareas durante largos periodos de tiempo. La inteligencia artificial ya no se limita a generar una respuesta: actúa en consecuencia.

Esto apunta a algo mucho más ambicioso que un simple chatbot mejorado: a un mundo en el que los agentes de inteligencia artificial actúan en nuestro nombre y, cada vez más, interactúan con otros agentes de inteligencia artificial.

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Un agente percibe lo que ocurre, decide qué hacer y después emprende acciones para lograr ese objetivo. Podría reservar un viaje, vigilar una cadena de suministro, coordinar un equipo o gestionar las finanzas de un hogar, tal como se explica en los siguientes enlaces: reservar un viaje, vigilar una cadena de suministro, coordinar un equipo o gestionar las finanzas de un hogar.

Ahora imaginemos no un solo agente, sino millones de ellos. Nuestro agente de inteligencia artificial podría negociar una hipoteca con el agente de nuestro banco, programar una intervención quirúrgica con el agente de un hospital y reorganizar nuestros planes de viaje tratando directamente con los agentes de aerolíneas, hoteles y aseguradoras.

Este futuro está mucho más cerca de lo que parece, y esto debería cambiar las preguntas que nos planteamos sobre la inteligencia artificial. Hasta ahora, la tendencia ha sido centrarse en cuán inteligente puede llegar a ser un único agente. El reto más profundo es qué sucede cuando millones de ellos interactúan entre sí a gran escala.

El auge de las sociedades artificiales

Los fundamentos intelectuales de los sistemas de inteligencia artificial actuales se establecieron mucho antes de la aparición de ChatGPT. Durante décadas, tanto yo como otros investigadores de redes multiagente hemos estudiado cómo pueden cooperar, coordinarse y negociar los agentes autónomos cuando nadie dispone de información completa y nadie controla la totalidad del proceso.

Los primeros sistemas que surgieron se centraron en cómo podían combinarse las distintas subáreas de la inteligencia artificial —el razonamiento, la planificación y la actuación— para crear un agente eficaz orientado a objetivos, y en cómo decenas de estos agentes podían comunicarse y cooperar para resolver un objetivo común.

A medida que estas interacciones se volvieron más complejas e involucraron a más agentes, se produjo un cambio. De la cooperación entre agentes pertenecientes a una misma organización se pasó a agentes con distintos propietarios y, en ocasiones, con objetivos contrapuestos. Esto centró la atención en el desarrollo de algoritmos capaces de formar equipos de agentes, automatizar la negociación y determinar la fiabilidad de cada agente, como se detalla en este estudio.

Hoy en día, las piezas necesarias para construir sistemas de inteligencia artificial multiagente a gran escala están encajando. Los agentes de inteligencia artificial modernos pueden utilizar herramientas de software, acceder a información, escribir y ejecutar código, comunicarse con otros sistemas y funcionar durante largos periodos de tiempo.

Pensemos en una cadena de suministro. Un agente de inteligencia artificial podría representar a un fabricante que trata de asegurar componentes; otro, a un proveedor que busca maximizar sus ingresos. Otros más podrían gestionar el transporte, el inventario y los almacenes. Cada agente podría estar haciendo exactamente aquello para lo que ha sido diseñado. Pero la pregunta importante es si el sistema que crean en conjunto se comporta de forma sensata.

Este cambio ofrece enormes beneficios potenciales, pero también incrementa los riesgos. En un experimento reciente en el que participaron OpenAI y la plataforma tecnológica Hugging Face, miles de agentes que colaboraban entre sí intercambiaron decenas de miles de mensajes y consiguieron eludir los controles de seguridad (deliberadamente debilitados) diseñados para contenerlos.

Los detalles de un experimento concreto importan menos que la advertencia general que se desprende de él. Cuando los sistemas de inteligencia artificial interactúan, el comportamiento del conjunto puede resultar más difícil de predecir que el de cualquier sistema individual. Esto debería hacernos actuar con cautela, pero no debería llevarnos a abandonar el trabajo.

En cambio, debemos pasar de un enfoque centrado en construir máquinas inteligentes a otro centrado en construir sociedades inteligentes. En cuanto los agentes son capaces de cooperar, competir y resolver conflictos entre sí, ya no estamos ante máquinas aisladas, sino ante una auténtica sociedad. Así pues, la próxima frontera no es la inteligencia artificial, sino las sociedades artificiales.

Un papel importante para los seres humanos

Ya sabemos que la inteligencia por sí sola no basta para que una sociedad funcione. Las sociedades humanas dependen de normas, instituciones, incentivos, convenciones sociales y mecanismos para resolver desacuerdos. Las sociedades de inteligencia artificial necesitarán equivalentes propios.

¿Quién es responsable cuando dos agentes toman una mala decisión? ¿Qué ocurre cuando los intereses de distintos agentes entran en conflicto? ¿Quién establece las normas? ¿Y quién tiene el poder de modificarlas? No se trata solo de cuestiones técnicas, sino de interrogantes relativos a la economía, el derecho, la política y la sociedad.

Estas cuestiones también apuntan a un papel importante para los seres humanos. Es poco probable que el futuro más provechoso sea aquel en el que la inteligencia artificial simplemente sustituya a las personas. Aunque la sustitución se producirá sin duda en algunos casos, creo que el escenario más habitual será aquel en el que las personas y los agentes trabajen juntos, cada uno haciendo aquello que se le da mejor.

Los seres humanos aportan criterio, experiencia, valores, comprensión contextual y responsabilidad. Los agentes aportan velocidad, persistencia, escala y la capacidad de procesar enormes cantidades de información. El objetivo no debería ser crear máquinas que hagan irrelevantes a los seres humanos. Debería ser crear sistemas en los que las personas y las máquinas puedan lograr cosas que ninguna de las dos podría alcanzar por separado.

Pero un futuro así exige algo más que mejores modelos de inteligencia artificial. Requiere confianza y transparencia respecto a lo que hacen los agentes, sólidas garantías de protección de la privacidad y líneas claras de responsabilidad. También exigirá que las sociedades y los gobiernos decidan cómo deben regularse estos sistemas, en un contexto en el que el comportamiento más relevante puede no surgir de un único desarrollador de inteligencia artificial, sino de las interacciones entre sistemas construidos por muchas organizaciones distintas.

La última década de la inteligencia artificial ha estado definida por una carrera por construir sistemas más inteligentes. Considero que la próxima década estará definida por un reto distinto: garantizar que millones de sistemas autónomos puedan trabajar juntos de forma segura, justa y eficaz. El futuro de la inteligencia artificial no vendrá determinado únicamente por la inteligencia de los agentes individuales, sino por las sociedades que estos creen. Y las sociedades, como bien saben los seres humanos, son mucho más difíciles de gobernar que los individuos.

Un equipo de científicos de EEUU ha abierto una nueva vía para combatir el virus de Epstein-Barr (EBV), un patógeno que se estima que está presente en alrededor del 95% de la población adulta. La investigación, publicada en Cell Reports Medicine, describe varios anticuerpos capaces de bloquear proteínas esenciales que el virus utiliza para acceder a las células del sistema inmunitario. Los resultados todavía proceden de modelos animales, pero uno de los candidatos logró proteger a ratones con un sistema inmunitario similar al humano frente a la infección.

El virus de Epstein-Barr suele pasar prácticamente desapercibido. Muchas personas lo adquieren sin presentar síntomas evidentes, aunque cuando provoca enfermedad puede causar mononucleosis infecciosa. Su comportamiento cambia después de esa primera infección: el patógeno puede permanecer durante toda la vida dentro del organismo en un estado latente. Precisamente esa capacidad para persistir explica buena parte del interés científico que despierta este virus tan extendido entre la población mundial.

La importancia del EBV va más allá de una infección pasajera. El virus se ha relacionado con varios tipos de cáncer, esclerosis múltiple y otras complicaciones graves, especialmente cuando las defensas están debilitadas. El problema para los investigadores consiste en encontrar una forma de impedir que alcance las células B, un tipo de glóbulo blanco fundamental para la respuesta inmunitaria. La enorme facilidad del patógeno para interactuar con estas células ha dificultado durante años el desarrollo de anticuerpos humanos suficientemente específicos.

Dos proteínas clave del virus

Investigadores del Fred Hutchinson Cancer Center y de la Universidad de Washington centraron su trabajo en dos proteínas de la superficie del virus, denominadas gp350 y gp42. Ambas intervienen en el proceso mediante el cual el Epstein-Barr logra entrar en las células B. La estrategia consiste, por tanto, en bloquear esas estructuras antes de que el patógeno complete la infección y, potencialmente, impedir también que vuelva a activarse después de haber permanecido latente en el organismo.

Para conseguirlo, los científicos utilizaron ratones modificados para producir anticuerpos genéticamente humanos, una técnica que aumenta las posibilidades de que estas moléculas puedan ser compatibles con el organismo humano si el desarrollo alcanza en el futuro la fase clínica. Tras exponer a los animales a gp350 y gp42, los investigadores aislaron 10 nuevos anticuerpos: dos dirigidos contra gp350 y ocho contra gp42. Uno de ellos destacó especialmente cuando fue probado en animales vivos por su capacidad para ofrecer protección frente al EBV.

Una posible protección para pacientes vulnerables

El hallazgo podría adquirir especial relevancia entre las personas sometidas a trasplantes de órganos o de médula ósea. Estos procedimientos suelen requerir tratamientos inmunosupresores que reducen la capacidad del organismo para controlar el Epstein-Barr. Una de las complicaciones asociadas es el trastorno linfoproliferativo postrasplante (PTLD), en el que los linfocitos pueden proliferar de forma descontrolada y originar cánceres potencialmente mortales. Los investigadores plantean que evitar la presencia del virus en sangre podría contribuir a reducir este riesgo.

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El camino hasta disponer de un tratamiento para pacientes, sin embargo, todavía no está completado. El siguiente objetivo pasa por avanzar hacia las pruebas de seguridad en humanos y los ensayos clínicos que permitan conocer si la protección observada experimentalmente puede reproducirse fuera del laboratorio. Andrew McGuire, bioquímico implicado en el estudio, señaló: “Después de muchos años buscando una forma viable de proteger contra el virus de Epstein-Barr, este es un avance significativo para la comunidad científica y para las personas con mayor riesgo de sufrir complicaciones por este virus”. La investigación ofrece además un método que podría utilizarse para descubrir anticuerpos protectores frente a otros patógenos.

Un equipo de científicos de EEUU ha abierto una nueva vía para combatir el virus de Epstein-Barr (EBV), un patógeno que se estima que está presente en alrededor del 95% de la población adulta. La investigación, publicada en Cell Reports Medicine, describe varios anticuerpos capaces de bloquear proteínas esenciales que el virus utiliza para acceder a las células del sistema inmunitario. Los resultados todavía proceden de modelos animales, pero uno de los candidatos logró proteger a ratones con un sistema inmunitario similar al humano frente a la infección.

El presidente de EEUU, Donald Trump, ha rechazado la idea que propuso este sábado el CEO de Anthropic, Dario Amodei, sobre la necesidad de frenar el desarrollo sin frenos de la industria de la IA. Así lo ha indicado a varios periodistas durante su viaje a Dublín, alegando que es necesario mantener el liderazgo estadounidense frente a China en este campo.

“Lideramos frente a China en inteligencia artificial, somos el país más avanzado del mundo y, francamente, quiero que siga siendo así“. “Quien gane en inteligencia artificial, gana”, ha zanjado el líder republicano.

Además, Trump ha achacado el alegato de Amodei —respaldado por el CEO de OpenAI, Sam Altman, y el fundador de xAI y propietario de X, Elon Musk— a “fuerzas negativas”, según ha recogido el diario The Washington Post. “Creo que hay muchas fuerzas negativas que están sacando el tema a colación, cuando no deberían hacerlo (…) Están mencionando cosas que no van a suceder“, ha detallado.

La propuesta del CEO de Anthropic

Las declaraciones del mandatario llegan tras la petición que lanzó Amodei a los otros gigantes de la industria tecnológica, en la que abogaba por “bajar el ritmo” del desarrollo de la inteligencia artificial, advirtiendo de un riesgo real de “perder el control” de esta tecnología si no se tomaban medidas adecuadas. El llamamiento fue hecho público por él mismo en su perfil de X, donde enlazaba un texto publicado en su blog personal.

El CEO de la empresa responsable de Claude citó en aquel entonces dos motivos para sumarse al ‘frenazo’ en la industria de la IA. El primero fue un fenómeno que denominó “automejora recursiva” de la inteligencia artificial: su capacidad para desarrollarse a sí misma, algo que “podría superar nuestra capacidad de comprender y controlar estos sistemas”.

El segundo lo relacionó con el “incidente de Hugging Face de OpenAI“, puesto que, durante el transcurso del mismo, un “enjambre de agentes actuó esencialmente como un colectivo fanáticamente devoto”, sacrificándose con la única finalidad del “éxito del grupo” e incluso “intentando hackear al sistema responsable de evaluar su rendimiento”.

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Por otro lado, Amodei también se refirió a otros “riesgos” como el uso indebido de la IA, abarcando en este sentido desde los “ciberataques” hasta el “bioterrorismo” y las “graves disrupciones económicas“. Para hacer frente a estos retos, planteó medidas como una “evaluación incorporada” por parte de actores independientes, “coordinación democrática” con las instituciones públicas y “coordinación global” que aúne los esfuerzos de los países democráticos y los autoritarios a nivel mundial.

Y no solo las puso encima de la mesa, sino que Amodei también se comprometió a proporcionar a evaluadores externos acceso a sus sistemas para que “puedan verificar el cumplimiento de nuestras medidas de seguridad, informar sobre incidentes y evaluar la alineación de los modelos durante el entrenamiento“. Por su parte, Altman apoyó la iniciativa y dijo que también secundaría una auditoría externa, mientras que Musk solo se limitó a decir que estaba de acuerdo con la idea, sin especificar nuevas medidas que fuese a llevar a cabo.

El presidente de EEUU, Donald Trump, ha rechazado la idea que propuso este sábado el CEO de Anthropic, Dario Amodei, sobre la necesidad de frenar el desarrollo sin frenos de la industria de la IA. Así lo ha indicado a varios periodistas durante su viaje a Dublín, alegando que es necesario mantener el liderazgo estadounidense frente a China en este campo.

La adolescencia no convierte de repente a los jóvenes en personas impulsivas o desafiantes: detrás de buena parte de esos cambios existe un proceso gradual de maduración de las funciones ejecutivas del cerebro. Un amplio estudio con 33.622 adolescentes chinos de entre 11 y 18 años, publicado en Nature Mental Health, ha trazado cómo evolucionan durante esta etapa dos capacidades esenciales: el control inhibitorio y la memoria de trabajo. Los resultados muestran que ambas habilidades no avanzan al mismo ritmo y que la capacidad para frenar determinadas respuestas continúa desarrollándose hasta las últimas fases de la adolescencia.

La investigación, realizada por científicos de la Academia China de Ciencias Médicas y Peking Union Medical College, el Instituto Chino de Investigación Cerebral, la Universidad de Tsinghua y otros centros, analizó información obtenida mediante el proyecto A-HELP. El objetivo era construir referencias poblacionales que permitieran saber cómo cambia normalmente la función ejecutiva durante la adolescencia. Esta función engloba procesos mentales necesarios para controlar la conducta, gestionar las emociones, organizar acciones y responder de manera adecuada ante situaciones sociales que pueden exigir contener una reacción inmediata.

Una de las claves está en el control inhibitorio, es decir, la capacidad de detener una respuesta automática, impulsiva o poco apropiada. No interrumpir a otra persona, ignorar una notificación del móvil mientras se estudia o evitar responder de forma airada a los padres son ejemplos cotidianos de esta facultad. Los investigadores la midieron mediante una prueba denominada Go/No-Go, en la que los participantes debían reaccionar rápidamente ante determinados estímulos y abstenerse de hacerlo ante otros. Los datos indican que esta capacidad sigue madurando durante buena parte de la adolescencia, lo que ayuda a entender por qué el autocontrol puede ser más irregular en edades tempranas.

Dos capacidades que maduran a diferente velocidad

La memoria de trabajo mostró una trayectoria diferente. Esta capacidad permite mantener temporalmente información disponible y utilizarla mientras se realiza una tarea, por ejemplo, al recordar instrucciones, resolver cálculos mentalmente o seguir varios pasos consecutivos. Para estudiarla, el equipo empleó pruebas 1-back y 2-back, en las que los adolescentes tenían que reconocer si un estímulo coincidía con otro presentado anteriormente. Según los resultados, el rendimiento de la memoria de trabajo alcanza una meseta antes que el control inhibitorio, por lo que determinadas capacidades cognitivas pueden estar relativamente estabilizadas mientras otras relacionadas con la regulación de la conducta siguen evolucionando.

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El análisis también detectó una relación entre un rendimiento ejecutivo situado por debajo de lo esperado para cada edad y una mayor presencia de problemas con los compañeros, dificultades de conducta, hiperactividad o falta de atención, además de un menor comportamiento prosocial. Estas asociaciones fueron especialmente marcadas durante las primeras fases de la adolescencia y se redujeron gradualmente con la edad. Los resultados no significan que una función ejecutiva menos desarrollada provoque necesariamente una conducta rebelde, pero sí muestran que las diferencias en autocontrol y regulación cognitiva están vinculadas con determinados problemas conductuales y sociales.

Para comprobar si el patrón aparecía fuera de China, los científicos analizaron además información procedente de 11.549 adolescentes de EEUU incluidos en el estudio Adolescent Brain Cognitive Development. Los datos estadounidenses mostraron tendencias similares, reforzando la idea de que el desarrollo del autocontrol y de la memoria de trabajo sigue etapas diferenciadas durante estos años. Los investigadores consideran que estos patrones de desarrollo cerebral y cognitivo pueden ayudar a identificar periodos en los que determinadas desviaciones resultan especialmente relevantes para la salud mental y la conducta, además de orientar estrategias preventivas adaptadas a cada edad.

La adolescencia no convierte de repente a los jóvenes en personas impulsivas o desafiantes: detrás de buena parte de esos cambios existe un proceso gradual de maduración de las funciones ejecutivas del cerebro. Un amplio estudio con 33.622 adolescentes chinos de entre 11 y 18 años, publicado en Nature Mental Health, ha trazado cómo evolucionan durante esta etapa dos capacidades esenciales: el control inhibitorio y la memoria de trabajo. Los resultados muestran que ambas habilidades no avanzan al mismo ritmo y que la capacidad para frenar determinadas respuestas continúa desarrollándose hasta las últimas fases de la adolescencia.

La operación llamada a ser la mayor salida a bolsa de la historia tendrá que esperar. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, ha confirmado que la empresa creadora de ChatGPT no debutará en el parqué este año, y el motivo que esgrime no es la valoración ni la volatilidad de los mercados, sino la seguridad de sus propios modelos. “Teniendo en cuenta todo lo que está ocurriendo en materia de seguridad, ahora mismo sería un momento poco prudente para salir a bolsa. No sentimos presión para hacerlo”, ha explicado en una entrevista en la revista Fortune.

Preguntado por si el calendario se desplaza directamente al año 2027, Altman se ha limitado a decir que no. La compañía asegura que saldrá a bolsa cuando el negocio esté preparado y cuando el momento social respecto a la tecnología lo aconseje. Mientras tanto, queda por delante “mucho trabajo” en materia de seguridad y alineación, y por ver cómo se coordinan industria y gobiernos.

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El anuncio entierra, al menos durante unos meses, una de las operaciones más esperadas del mercado. Tal y como adelantó en junio The New York Times, OpenAI sopesaba retrasar una salida que podría llegar a valorar la empresa en torno al billón de dólares. En aquel momento pesaba también un precedente: el estreno bursátil de SpaceX, que captó unos 85.000 millones de dólares y disparó la valoración de la compañía de Elon Musk hasta los 1,8 billones antes de una caída rápida.

Altman ha ido, sin embargo, más allá del argumento coyuntural. El directivo ha insistido en que OpenAI está dispuesto a tomar decisiones “contrarias al beneficio financiero inmediato” de sus inversores para salvaguardar el control humano de la IA generativa.

También ha reconocido que la compañía ha paralizado varios modelos por razones de seguridad. “Todos tenemos una enorme responsabilidad y no podemos permitir que los egos, los incentivos económicos, ni otros factores se interpongan en el camino”, ha subrayado.

Anthropic aboga por “bajar el ritmo”

El sábado, el consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, publicó en su blog We Must Pace the Frontier, un ensayo de unas 3.800 palabras en el que pide a la industria moderar deliberadamente la velocidad a la que mejora las capacidades de sus modelos. “Los avances seguirían siendo rápidos y aprovecharíamos sabiamente el tiempo que ganaríamos“, escribió. No plantea detener los entrenamientos, sino introducir margen entre cada salto de capacidad para que la alineación, la interpretabilidad y la ciberseguridad puedan alcanzarlos.

Amodei apunta dos detonantes. El primero, la automejora recursiva: la IA que ya se emplea para construir la siguiente generación de IA, un bucle que, según el texto, se ha acelerado en varios laboratorios —incluido el suyo— desde el verano y que, sin control, “podría superar nuestra capacidad de comprender y controlar estos sistemas”. El segundo, el llamado incidente OpenAI-Hugging Face del pasado julio, en el que un enjambre de agentes se comportó, en palabras del directivo, “esencialmente como un colectivo fanáticamente devoto”: atacó objetivos que nadie le había encomendado, se sacrificó por el éxito del grupo e intentó hackear el sistema encargado de evaluar su rendimiento. Su temor es que, en un plazo de entre seis y doce meses, un enjambre similar con más capacidades pueda hacerse con buena parte de internet mediante una botnet persistente, con daños de cientos de miles de millones de dólares.

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El CEO de Anthropic pide “bajar el ritmo” del desarrollo de la IA: Sam Altman y Elon Musk le muestran su apoyo

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Frente a ello, Amodei propone tres escalones sin renunciar al “éxito comercial”: evaluadores independientes incorporados, con acceso equiparable al de un empleado —paso que Anthropic dice asumir de forma unilateral—, coordinación con las instituciones públicas de los países democráticos y, finalmente, coordinación global que incluya también a los regímenes autoritarios. “Hay que dar prioridad a la cautela sobre la velocidad y a la prudencia sobre el beneficio“, resumió.

El respaldo llegó rápido. Altman se sumó ese mismo día desde su perfil en X, donde afirmó coincidir con su homólogo en la necesidad de avanzar “a un ritmo adecuado en la frontera tecnológica”, calificó de excelente la idea de los evaluadores externos y anticipó que OpenAI hará lo mismo: “Pronto daremos más información”. Elon Musk, propietario de Tesla, SpaceX y Grok, zanjó con tres palabras que Amodei tiene razón, aunque sin comprometerse a ninguna medida concreta.

La operación llamada a ser la mayor salida a bolsa de la historia tendrá que esperar. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, ha confirmado que la empresa creadora de ChatGPT no debutará en el parqué este año, y el motivo que esgrime no es la valoración ni la volatilidad de los mercados, sino la seguridad de sus propios modelos. “Teniendo en cuenta todo lo que está ocurriendo en materia de seguridad, ahora mismo sería un momento poco prudente para salir a bolsa. No sentimos presión para hacerlo”, ha explicado en una entrevista en la revista Fortune.

El rover Curiosity de la NASA ha encontrado en la superficie de Marte una serie de pequeños agujeros cuya formación todavía desconcierta al equipo científico de la misión. Las cavidades aparecieron mientras el vehículo exploraba Valle Grande, en el cráter Gale, durante su ascenso por las capas ricas en sulfatos del monte Sharp. Las observaciones divulgadas por la NASA muestran estructuras poco profundas y de formas inusuales que, por ahora, no encajan con las explicaciones geológicas utilizadas para otros hoyos marcianos.

El Curiosity lleva 14 años recorriendo el cráter Gale y, durante ese tiempo, ha identificado minerales sorprendentes, llamativas texturas rocosas y numerosas estructuras vinculadas con la compleja historia geológica de Marte. Sin embargo, estas pequeñas depresiones destacan porque son diferentes de otros agujeros detectados anteriormente. Una de las cavidades fotografiadas tiene aproximadamente un centímetro de diámetro y presenta una forma ancha y poco profunda.

Habitualmente, los pequeños huecos encontrados en el lecho rocoso pueden relacionarse con guijarros o nódulos minerales que permanecen incrustados durante más tiempo que la roca situada a su alrededor. Cuando la erosión termina liberándolos, dejan detrás pequeñas cavidades fácilmente reconocibles. El problema es que este mecanismo no parece encajar con los agujeros observados ahora por el Curiosity, ya que alrededor de ellos no aparecen piedras ni nódulos evidentes que permitan reconstruir un proceso semejante. Además, sus proporciones resultan distintas de las formas que el equipo había encontrado hasta el momento.

El Curiosity analiza los agujeros de Marte

Para intentar descifrar el misterio, la NASA ha empleado varios de los instrumentos instalados en Curiosity. La cámara MAHLI, concebida para examinar detalles de la superficie a corta distancia, obtuvo imágenes próximas de las cavidades, mientras que la Mastcam fotografió el entorno desde diferentes perspectivas. Estas tomas superpuestas permiten construir modelos tridimensionales del terreno marciano con los que los investigadores pueden calcular la profundidad, dimensiones y geometría de los agujeros. A partir de esas mediciones esperan determinar qué fenómeno pudo producir unas estructuras hasta ahora difíciles de interpretar.

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El descubrimiento se produce precisamente mientras el róver atraviesa una zona relativamente nueva de su recorrido por el monte Sharp. A comienzos de este año, Curiosity dejó atrás las formaciones conocidas como boxwork, una red de crestas mineralizadas resistentes que los científicos relacionan con la circulación de agua subterránea hace miles de millones de años. Desde entonces, el vehículo continúa ascendiendo por capas sedimentarias ricas en sulfatos cuya textura, composición química y resistencia frente a la erosión cambian a medida que aumenta la altitud. A finales de agosto de 2026, además, la misión alcanzó un desnivel acumulado de 1.000 metros desde el comienzo de su ascenso.

Los extraños agujeros de Marte tampoco son la única anomalía que está analizando actualmente el equipo de Curiosity. Los investigadores han observado cambios rápidos entre sucesivos estratos de roca, incluidas capas grises más rugosas que reaccionan de manera distinta a la erosión respecto a los materiales cercanos. El rover ha recibido instrucciones para estudiar su composición química mientras continúa avanzando por el monte Sharp, cuyas capas conservan registros de diferentes etapas de la historia marciana. Por ahora, los pequeños hoyos podrían responder a un proceso de erosión desconocido, una propiedad particular de la roca o algún mecanismo todavía no identificado, por lo que los científicos deberán seguir examinando las imágenes y mediciones obtenidas sobre el terreno.

El rover Curiosity de la NASA ha encontrado en la superficie de Marte una serie de pequeños agujeros cuya formación todavía desconcierta al equipo científico de la misión. Las cavidades aparecieron mientras el vehículo exploraba Valle Grande, en el cráter Gale, durante su ascenso por las capas ricas en sulfatos del monte Sharp. Las observaciones divulgadas por la NASA muestran estructuras poco profundas y de formas inusuales que, por ahora, no encajan con las explicaciones geológicas utilizadas para otros hoyos marcianos.

Las gotas de lluvia pueden dañar la pintura y favorecer la corrosión de la carrocería de un coche mediante un mecanismo eléctrico que hasta ahora había pasado inadvertido. Un nuevo estudio dirigido por Zhongyuan Ni, Rüdiger Berger y Hans-Jürgen Butt, investigadores del Instituto Max Planck de Investigación de Polímeros de Maguncia, y publicado en Nature, demuestra que algunas gotas llegan a las superficies con suficiente carga como para perforar capas aislantes extremadamente finas. El fenómeno convierte cada impacto en una diminuta descarga eléctrica capaz de abrir el camino al agua, las sales y el oxígeno. Los resultados obligan a reconsiderar cómo se diseñan pinturas y revestimientos destinados a proteger metales expuestos a la intemperie.

Hasta ahora, la explicación habitual de la corrosión provocada por la lluvia se apoyaba principalmente en procesos químicos y mecánicos. El agua transporta sales y otras sustancias, mientras que el impacto repetido de las gotas puede deteriorar progresivamente la capa protectora y dejar el metal expuesto al oxígeno. Sin embargo, los investigadores han identificado un mecanismo adicional relacionado con la denominada electrificación por deslizamiento. Cuando una gota se mueve sobre una superficie aislante, puede arrancar carga eléctrica del material y adquirir un potencial de varios miles de voltios antes de alcanzar otro objeto.

Para comprobar sus efectos, el equipo utilizó gotas de 35 microlitros, comparables en tamaño con gotas grandes de lluvia, a las que añadió una pequeña cantidad de sal para reproducir mejor las condiciones naturales. Las gotas descendían por superficies inclinadas a 50 grados, recorrían aproximadamente cuatro centímetros y después caían unos cinco milímetros sobre una placa de cobre protegida mediante una película de teflón de apenas 60 nanómetros. Dependiendo del material por el que habían resbalado previamente, podían acumular cargas comprendidas entre 0,2 y dos nanoculombios, suficientes para generar diferencias de potencial de varios miles de voltios.

Una descarga microscópica

El resultado apareció después de repetir el proceso miles de veces. Tras 3.000 impactos de gotas previamente cargadas, una cantidad que los científicos comparan con una tarde de lluvia moderada, el cobre situado debajo del teflón ya presentaba corrosión. La microscopía de fuerza atómica mostró pequeños cráteres de varios nanómetros de profundidad que, en determinados puntos, atravesaban completamente la película protectora y alcanzaban el metal. La comparación fue especialmente reveladora: otras 3.000 gotas que cayeron directamente sobre la placa, sin deslizarse antes y por tanto sin adquirir carga, no provocaron ese deterioro.

Las cámaras de alta velocidad permitieron observar qué sucedía justo antes del impacto. Mientras una gota neutra mantiene aproximadamente su forma redondeada, una gota electrificada desarrolla en su parte inferior una estructura puntiaguda conocida como cono de Taylor. Esa deformación indica que el campo eléctrico entre el líquido y el metal está superando la tensión superficial del agua. Los cálculos del equipo señalan que una gota con dos nanoculombios puede generar alrededor de 60 kilovoltios por milímetro, suficiente para alcanzar el umbral de ruptura dieléctrica del teflón cuando todavía se encuentra a unos 10 micrómetros de la superficie.

La consecuencia se parece, a escala diminuta, al fallo eléctrico que puede destruir el aislamiento de un condensador. Cuando el campo supera la resistencia del recubrimiento, la carga atraviesa la capa protectora y llega al metal situado debajo. Las mediciones indicaron que una gota que llegaba con dos nanoculombios transfería aproximadamente 1,8 nanoculombios al cobre y se alejaba conservando menos del 1% de su carga inicial. Una vez perforada la barrera, el metal queda expuesto al agua salina y comienza la electroquímica convencional de la corrosión que precisamente debía evitar el revestimiento.

El grosor de la pintura importa

Los experimentos también muestran que este mecanismo no afecta por igual a todos los recubrimientos. Las películas de poliestireno de 12 micrómetros podían ser atravesadas por las descargas, mientras que otras de 130 micrómetros resistieron, porque el mismo voltaje queda distribuido a través de una distancia mayor y reduce la intensidad del campo eléctrico. El problema es especialmente relevante para capas finas como pinturas, películas ópticas, protecciones de aeronaves o carcasas de dispositivos electrónicos exteriores. Los investigadores sostienen que estos materiales no deberían seleccionarse únicamente por su resistencia química: también puede ser necesario considerar cuánto campo eléctrico son capaces de soportar antes de perder su capacidad aislante.

Las gotas de lluvia pueden dañar la pintura y favorecer la corrosión de la carrocería de un coche mediante un mecanismo eléctrico que hasta ahora había pasado inadvertido. Un nuevo estudio dirigido por Zhongyuan Ni, Rüdiger Berger y Hans-Jürgen Butt, investigadores del Instituto Max Planck de Investigación de Polímeros de Maguncia, y publicado en Nature, demuestra que algunas gotas llegan a las superficies con suficiente carga como para perforar capas aislantes extremadamente finas. El fenómeno convierte cada impacto en una diminuta descarga eléctrica capaz de abrir el camino al agua, las sales y el oxígeno. Los resultados obligan a reconsiderar cómo se diseñan pinturas y revestimientos destinados a proteger metales expuestos a la intemperie.