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Los riesgos de la IA según los que la han visto desde dentro: “El mundo no está preparado y nosotros no estamos preparados”

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Google Deepmind Proposes Self-Discover Framework For LLMs, Improves GPT-4 Performance

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Google y A24 usarán IA, ¡Agárrense de las manos!

Por: Jonathan Hellwig Guerra

Antes de comenzar este artículo, te tengo una propuesta. “Acude a cualquier evento cultural sin pretensiones, te puedes llevar una grata sorpresa”.

Durante la última década, el estudio independiente A24 se ha consolidado. Películas como Everything Everywhere All at Once o la perturbadora estética de sus cintas de terror de autor demostraron que el público anhelaba historias humanas, imperfectas y viscerales. El preocupante y reciente anuncio de una inversión de 75 millones de dólares por parte de Google en una alianza estratégica con la productora ha provocado un choque ideológico.

El acuerdo no es una adquisición directa, sino un pacto de codesarrollo entre Google con DeepMind y el recién creado brazo tecnológico A24 Labs. Los defensores del proyecto se han apresurado a apagar las alarmas del «mundo creativo». Scott Belsky, al frente de A24 Labs, insiste en que el software desarrollado no se parecerá en nada a la Inteligencia Artificial generativa basada en prompts. Nos prometen herramientas de asistencia, no de reemplazo; un ejemplo es una aplicación fluida para automatizar y agilizar la creación de storyboards (guiones gráficos) para directores.

Pero esta es la pregunta, ¿Puede una máquina co-crear sentimientos humanos, irreverencia, excentricidad sin diluir la creatividad y su esencia?

Sobre el papel, las cláusulas del contrato parecen redactadas con un miedo a la opinión pública y de los cinéfilos. Google no podrá entrenar sus modelos de lenguaje con el codiciado catálogo histórico de A24, y el estudio mantiene su estricta independencia comercial sin contratos de exclusividad. Sin embargo, la propia identidad de A24 se ha construido en total oposición a las fórmulas corporativas y los algoritmos suenan a algo revolucionario.

Las voces que critican viene desde la productora. Creadores vinculados al estudio, como Kane Parsons (director de Backrooms), no han dudado en calificar el avance de la IA generativa en el arte como algo «genuinamente dañino» y un síntoma de decadencia cultural. Quizá tiene razón, la línea entre una herramienta tecnológica que «optimiza el flujo de trabajo» y un algoritmo que precondiciona la estructura visual de una película es peligrosamente delgada.

Google busca desesperadamente legitimidad artística en un momento donde sus divisiones de IA sufren fugas de talento clave hacia competidores directos. Comprar un asiento en la mesa creativa de A24 es una jugada maestra de relaciones públicas y una mina de oro experimental. Para A24, representa el capital necesario para competir en una industria asfixiada por los costos de distribución. Pero el verdadero riesgo no se mide en dinero. Si el cine independiente cede su proceso creativo a la optimización de la IA, corremos el riesgo de perder el último refugio donde el error humano todavía es considerado arte.

En mi opinión y poniendo de ejemplo un proyecto personal la “Incubadora de Ideas”, la IA no debe asemejarse a la creatividad humana, debe asistir a facilitar los procesos, solo eso.

En conclusión y con una frase que resume mi sentir: se viene épocas donde el contenido generativo y sus creadores, enfrentará a la crítica de derechos autorales. Espero que no suceda que erróneamente culparemos a la tecnología. Y saben algo, quien decide que ver, es quien paga el boleto,

¡Agarrémonos de las Manos!

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CodeMender od Google DeepMind: AI, która sama znajduje i naprawia błędy bezpieczeństwa

Google DeepMind zaprezentowało wyniki badań nad CodeMender – nowym agentem AI zaprojektowanym do automatycznego poprawiania bezpieczeństwa kodu.

Rozwiązanie to ma odpowiadać na rosnący problem: choć tradycyjne metody i nowe narzędzia AI, takie jak Big Sleep czy OSS-Fuzz, są coraz skuteczniejsze w odkrywaniu luk, ich ręczne naprawianie jest czasochłonne. W miarę postępów w wykrywaniu podatności, programiści (ludzie) mogą przestać nadążać z ich usuwaniem.

Agent działa na dwa sposoby: reaktywnie, natychmiast łatając nowe luki, oraz proaktywnie, przepisując istniejący kod w celu wyeliminowania całych klas podatności. CodeMender wykorzystuje zdolności rozumowania modeli Gemini Deep Think, aby działać jako autonomiczny agent. Kluczowym elementem jest proces automatycznej walidacji, który gwarantuje, że proponowane poprawki są właściwe, nie powodują regresji (czyli nie psują innych funkcji w kodzie programu) i są zgodne z wytycznymi projektu, zanim zostaną przedstawione człowiekowi do weryfikacji.

Aby skutecznie znaleźć źródło problemu, CodeMender wykorzystuje zaawansowane techniki analizy programu, w tym analizę statyczną, dynamiczną i tzw. fuzzing (testowanie odporności kodu losowymi, celowo zniekształconymi danymi). Pozwala mu to zidentyfikować rzeczywistą przyczynę błędu, a nie tylko jego objawy – jak informuje Google DeepMind w swoim wpisie na oficjalnym blogu, w jednym z przykładów agent odkrył, że zgłaszany błąd przepełnienia bufora był w rzeczywistości spowodowany nieprawidłowym zarządzaniem stosu podczas parsowania XML. System korzysta również z wyspecjalizowanych agentów (systemy wieloagentowe), np. narzędzia opartego na LLM, które weryfikuje zmiany i pomaga w autokorekcie.

Google DeepMind poinformowało, że w ciągu ostatnich sześciu miesięcy, odkąd rozwijany jest CodeMender, zespół przesłał już 72 poprawki bezpieczeństwa do różnych projektów open source, z których wiele zostało już zaakceptowanych. Niektóre z tych projektów liczą nawet 4,5 miliona linii kodu. W ramach działań proaktywnych, CodeMender został użyty m.in. do biblioteki libwebp, aby dodać adnotacje -fbounds-safety. Mechanizm ten pomógłby zapobiec wykorzystaniu słynnej luki (CVE-2023-4863), która w przeszłości była używana do ataków na urządzenia z systemem iOS.

Badacze podkreślają, że choć wczesne wyniki są obiecujące, podchodzą do projektu ostrożnie, stawiając na niezawodność. Obecnie wszystkie poprawki generowane przez CodeMender są sprawdzane przez ekspertów DeepMind przed ich wysłaniem. Zespół planuje stopniowo zwiększać ten proces i kontaktować się z opiekunami krytycznych projektów open source, aby rozwijać własne dzieło na podstawie ich opinii. Celem jest udostępnienie CodeMender jako narzędzia, z którego będą mogli korzystać wszyscy programiści.

Vibe coding, czyli programowanie na czuja. AI miało zastąpić programistów, a stworzyło dla nich nowy rynek pracy

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Google DeepMind has released TxGemma, a set of open-source AI models designed to accelerate drug discovery using Gemini-powered workflows

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