Ilustración abstracta que representa un cerebro anaranjado dentro de un marco de robot blanco con formas geométricas simples para los ojos, nariz y boca. El fondo es un patrón de líneas onduladas en tonos azules, creando un efecto visual de profundidad y movimiento. La imagen sugiere una combinación entre inteligencia artificial y funciones cerebrales, destacando la relación entre la mente humana y la tecnología.

OpenAI y Anthropic permiten al gobierno de EE. UU. acceder a modelos de IA antes de su lanzamiento para mejorar su seguridad

OpenAI y Anthropic han llegado a un acuerdo con el gobierno de Estados Unidos para permitir que este tenga acceso a sus nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) antes de su lanzamiento público. Según lo anunciado por el Instituto de Seguridad en IA de EE. UU. el jueves, las compañías han firmado memorandos de entendimiento para compartir sus modelos tanto antes como después de ser lanzados al público.

Hospital en Arabia Saudita alcanza el hito de 400 cirugías robóticas con una tasa de supervivencia del 98%

El King Faisal Specialist Hospital & Research Centre (KFSH&RC) de Arabia Saudita ha anunciado un hito importante en su Programa de Cirugía Cardíaca Robótica. Desde su inicio en febrero de 2019, el programa ha logrado una tasa de supervivencia del 98% en 400 cirugías cardíacas robóticas, consolidando su posición como líder mundial en este campo.

Nuevo descubrimiento del telescopio James Webb, estrellas recién nacidas emitiendo chorros de gas en la misma dirección

El telescopio James Webb ha logrado un nuevo hito en la astronomía al detectar un grupo de "flujos de salida protostelares". Estos eyectores son chorros de gas a alta velocidad provenientes de estrellas recién nacidas, que los científicos no habían observado hasta ahora. Una característica peculiar de estos flujos es que todos apuntaban en la misma dirección, como "aguanieve cayendo durante una tormenta".

El problema del sesgo algorítmico y las aplicaciones militares de la IA

El sesgo algorítmico se refiere a la tendencia de los algoritmos a favorecer ciertos grupos o resultados en detrimento de otros, debido a datos sesgados utilizados en su entrenamiento. En el ámbito militar, esto podría traducirse en decisiones erróneas o injustas durante operaciones militares, lo que plantea serias implicaciones éticas y legales.