Meta afirma que Llama 4 reduce sesgo político en IA frente a modelos anteriores

Meta dice que su último modelo de inteligencia artificial, Llama 4, tiene menos sesgo político que sus versiones anteriores. La compañía explica que lo logró, en parte, permitiendo que el modelo responda preguntas más polémicas en temas políticos. Además, afirma que ahora Llama 4 se compara favorablemente con Grok, el chatbot "no woke" de xAI, la startup de Elon Musk, que presume de no inclinarse políticamente.

"Queremos eliminar los prejuicios de nuestros modelos de IA y asegurarnos de que Llama pueda entender y expresar ambos lados de un tema controvertido", dice Meta. "Como parte de este trabajo, seguimos mejorando a Llama para que responda preguntas, pueda reaccionar a diferentes puntos de vista sin juzgar y no favorezca unas opiniones sobre otras".

A los críticos de los grandes modelos desarrollados por unas pocas compañías les preocupa el control que esto puede dar sobre la información. Quien controle los modelos de IA básicamente puede decidir qué información recibe la gente, ajustando las cosas como mejor le parezca. Esto, claro, no es nada nuevo. Las plataformas de internet siempre han usado algoritmos para elegir qué contenido mostrar. Por eso Meta sigue siendo atacada por los conservadores, muchos de los cuales insisten en que la empresa ha censurado puntos de vista de derecha, a pesar de que el contenido conservador históricamente ha sido más popular en Facebook. El CEO Mark Zuckerberg ha estado trabajando mucho para ganarse el favor del gobierno y evitar problemas regulatorios.

En su publicación, Meta enfatizó que los cambios en Llama 4 buscan específicamente que el modelo sea menos liberal. "Es bien sabido que todos los modelos de lenguaje principales han tenido problemas de sesgo; en particular, históricamente han tendido a la izquierda en temas políticos y sociales debatidos", escribieron. "Esto se debe al tipo de datos de entrenamiento disponibles en internet". La compañía no ha revelado qué datos usó para entrenar a Llama 4, pero se sabe que Meta y otras empresas usan libros pirateados y extraen información de sitios web sin autorización.

Uno de los problemas de buscar "equilibrio" es que puede crear falsas equivalencias y dar credibilidad a argumentos malintencionados que no se basan en datos científicos. A esto algunos le llaman "bothsidesism" (ambosladosismo), cuando los medios sienten la obligación de dar igual peso a opiniones opuestas, incluso si un lado tiene argumentos basados en datos y el otro solo teorías conspirativas. Un grupo como QAnon puede ser interesante, pero representaba un movimiento marginal que nunca reflejó la opinión de la mayoría, y quizá recibió más atención de la que merecía.

Los principales modelos de IA siguen teniendo un problema grave: a menudo inventan información y mienten, incluso hoy en día. La IA tiene muchas aplicaciones útiles, pero como sistema de recuperación de información, sigue siendo peligrosa. Los modelos de lenguaje sueltan datos incorrectos con mucha seguridad, y todas las formas tradicionales de intuir si un sitio web es confiable ya no sirven.

Los modelos de IA sí tienen problemas de sesgo. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de imágenes a veces fallan al identificar personas de color. Y a menudo representan a las mujeres de manera sexualizada, con poca ropa. El sesgo también aparece en formas más sutiles: es fácil detectar texto generado por IA por su uso excesivo de rayas (—), un signo de puntuación favorito de periodistas y escritores, que son la base del contenido con el que se entrenan estos modelos. Los modelos reflejan las opiniones más populares y mayoritarias del público.

Pero Zuckerberg ve una oportunidad para ganarse el favor del presidente Trump y está haciendo lo políticamente conveniente, así que Meta está dejando claro que su modelo será menos liberal. Así que la próxima vez que uses uno de sus productos de IA, quizá esté dispuesto a argumentar que se puede curar el COVID-19 con tranquilizantes para caballos.

Vía | Meta Says Its Latest AI Model Is Less Woke, More Like Elon's Grok

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26% del Bitcoin en pérdidas tras caída y volatilidad reciente

En medio de las recientes pérdidas y volatilidad del Bitcoin, más de una cuarta parte (26%) de la oferta de Bitcoin ahora está "en rojo", lo que significa que vale menos de lo que costó cuando se compró. Esto marca un fuerte cambio en la suerte de los inversores en los últimos meses, según datos recopilados por la herramienta de análisis CryptoQuant.

El 15 de diciembre, solo el 0.015% de la oferta de BTC estaba "en rojo", es decir, apenas un pequeño porcentaje de los bitcoins en circulación no generaba ganancias para sus dueños. Incluso el 18 de enero, el porcentaje de Bitcoin en pérdidas era solo del 1.46%. Pero, según los datos de CryptoQuant, este porcentaje ha ido aumentando lentamente desde entonces, ya que las preocupaciones macroeconómicas han afectado los precios de las criptomonedas.

El precio del Bitcoin actualmente está en $76,880.56, después de caer un 3.7% en las últimas 24 horas, mientras que Ethereum ha bajado un 8.1% en el mismo periodo, según datos de CoinGecko. Esto coincide con la entrada en vigor de los aranceles del presidente estadounidense Donald Trump a productos chinos, que comenzaron a aplicarse este martes a medianoche.

La última vez que una proporción tan grande de la oferta de Bitcoin estaba en rojo fue el 6 de septiembre del año pasado, cuando la cifra rozó el 30%. Aunque, al momento de escribir esto, el Bitcoin cotiza mucho más alto que en esa fecha (cuando estaba alrededor de $56,000), la cantidad de bitcoins en pérdidas sigue siendo similar.

Esto podría reflejar los niveles casi récord de inversión en Bitcoin a finales de 2024 y principios de 2025, durante el repunte de las criptomonedas tras la elección del presidente Donald Trump, cuando los precios estaban en máximos históricos.

Aunque en los últimos años la cantidad de Bitcoin en rojo ha seguido en general el precio del BTC, también muestra cuándo los especuladores o inversores decidieron entrar al mercado y a qué precio compraron.

Los inversionistas institucionales no están precisamente comprando a los precios actuales: ayer salieron $326.3 millones de los ETFs de Bitcoin, y los flujos han sido negativos en siete de los últimos ocho días, según datos de Farside Investors.

Aunque muchos inversores de Bitcoin ahora están en rojo en comparación con hace unos meses, todavía les va mejor que en algunos de los peores momentos del mundo cripto.

En noviembre de 2022, cerca del colapso del exchange FTX, más del 56% de los inversores de Bitcoin estaban en pérdidas.

Vía | Quarter of All Bitcoin Investors Underwater as BTC Price Lags: CrypoQuant - Decrypt

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Android: Google parchea 62 vulnerabilidades, incluyendo 2 zero-day críticas

Google publicó su boletín de seguridad de Android para abril de 2025, que incluye parches para 62 vulnerabilidades que afectan a dispositivos Android. Dos de estas correcciones solucionan fallas críticas de tipo "zero-day" que podrían haber sido explotadas en ataques "limitados y dirigidos", según Google. Las vulnerabilidades zero-day son fallas de seguridad que se aprovechan antes de que el desarrollador del software las detecte y lance un parche.

La actualización de abril incluye correcciones para varios problemas, muchos de ellos relacionados con fallas de elevación de privilegios, así como vulnerabilidades en componentes de Qualcomm, MediaTek, Arm e Imagination Technologies.

Dos exploits graves

Uno de los exploits zero-day (identificado como CVE-2024-53197) es una falla de elevación de privilegios en el controlador USB-audio del kernel de Linux para dispositivos ALSA. Según Bleeping Computer, esta vulnerabilidad fue identificada en 2024 por el Laboratorio de Seguridad de Amnesty International como parte de una cadena de exploits (junto con una falla corregida en febrero y otra en marzo) usada por la policía serbia para atacar a activistas.

El otro zero-day (CVE-2024-53150) es una vulnerabilidad de divulgación de información en el kernel de Android que permite a atacantes locales acceder a datos sin la intervención del usuario.

Si tienes un dispositivo Android, asegúrate de instalar esta actualización.

Cómo actualizar tu Android

Google lanza parches tanto para sus teléfonos Pixel como para el código base del Proyecto de Código Abierto de Android (AOSP), y avisa con anticipación a otros fabricantes (como Samsung, Motorola y Nokia) para que puedan lanzar sus actualizaciones al mismo tiempo. Si tienes un Android, deberías recibir una notificación cuando haya una actualización disponible.

También puedes ir a Ajustes > Acerca del teléfono (o tablet) > Versión de Android para verificar si tu dispositivo está actualizado y revisar el estado de las actualizaciones (en Sistema > Actualización de software o Actualización del sistema). Si hay un parche pendiente, sigue las instrucciones para descargarlo e instalarlo.

Los dispositivos con Android 10 o versiones posteriores pueden recibir tanto actualizaciones de seguridad como del sistema Google Play. Esta ronda de parches aplica para las versiones 13, 14 y 15 de AOSP y se divide en dos partes, la más reciente con fecha del 5 de abril de 2025.

Vía | Google's Latest Patch Fixes 62 Security Vulnerabilities in Android | Lifehacker

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IA en mercados financieros: Riesgos de manipulación y volatilidad

El mercado de valores ya es un lugar impredecible, y ahora el Banco de Inglaterra ha advertido que el uso de inteligencia artificial generativa en los mercados financieros podría crear una "monocultura" y amplificar aún más los movimientos de las acciones. Citó un informe de su comité de política financiera que señala que los bots autónomos podrían aprender que la volatilidad es rentable para las empresas y, por eso, tomar acciones deliberadas para mover el mercado.

Básicamente, el banco teme que frases como "compra cuando caiga" puedan ser usadas por los modelos de formas malintencionadas, y que eventos como el famoso "flash crash" de 2010 se vuelvan más comunes. Con unos pocos modelos fundamentales dominando el espacio de la IA (especialmente los de OpenAI y Anthropic), las empresas podrían converger en estrategias de inversión similares, creando un comportamiento de rebaño.

Pero no solo se trata de seguir estrategias parecidas. Estos modelos funcionan con un sistema de recompensas: cuando se entrenan con una técnica llamada "aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana", aprenden a dar respuestas que reciban comentarios positivos. Esto ha llevado a comportamientos extraños, como inventar información falsa que saben que pasará revisiones. Incluso cuando se les ordena no inventar datos, se ha visto que toman medidas para ocultar lo que hacen.

La preocupación es que los modelos podrían entender que su objetivo es generar ganancias para los inversionistas y lograrlo por medios poco éticos. Después de todo, los modelos de IA no son humanos y no entienden de forma innata lo que está bien o mal.

"Por ejemplo, los modelos podrían aprender que los eventos de estrés aumentan sus oportunidades de ganancia y, por lo tanto, tomar acciones para incrementar la probabilidad de que ocurran", dice el informe del comité.

El trading algorítmico de alta frecuencia ya es común en Wall Street, lo que ha causado movimientos bruscos e impredecibles en las acciones. Hace poco, el S&P 500 subió más del 7% antes de desplomarse cuando una publicación en redes malinterpretó declaraciones del gobierno de Trump, sugiriendo que se pausarían los aranceles (algo que, tras negarse al principio, ahora parece estar pasando). No es difícil imaginar que un chatbot como Grok de X procese esta información y haga operaciones basadas en ella, causando grandes pérdidas para algunos.

En general, los modelos de IA podrían introducir mucho comportamiento impredecible antes de que los gestores humanos puedan intervenir. Los modelos son básicamente cajas negras, y es difícil entender sus decisiones. Muchos han notado que la introducción de IA generativa en los productos de Apple es atípica, ya que la compañía no ha podido controlar los resultados de la tecnología, llevando a experiencias insatisfactorias. También por eso hay preocupación sobre el uso de IA en campos como la salud, donde los errores tienen un alto costo. Al menos cuando un humano está a cargo, hay alguien a quien responsabilizar. Si un modelo de IA manipula el mercado y los directivos de una firma no entienden cómo funciona, ¿se les puede culpar por violaciones regulatorias como la manipulación de acciones?

Claro, hay diversidad en los modelos de IA y no todos se comportan igual, así que no es seguro que colapsos repentinos ocurran solo por las decisiones de un modelo. Además, la IA podría usarse para agilizar tareas administrativas, como redactar correos. Pero en áreas donde los errores son críticos, su uso generalizado podría traer problemas graves.

Vía | Autonomous AI Could Wreak Havoc on Stock Market, Bank of England Warns

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CEO de BlackRock advierte caída del 20% en bolsas por aranceles

El CEO de BlackRock, Larry Fink, dijo el lunes que las acciones podrían caer un 20% ahora que Estados Unidos comienza a imponer aranceles agresivos a sus socios comerciales, lo que hundiría los mercados en territorio bajista.

El presidente de EE.UU., Donald Trump, impuso aranceles del 10% a todas las importaciones del país el 5 de abril, lo que provocó medidas de represalia de Pekín y la Unión Europea y avivó el temor a una guerra comercial global.

Durante su participación en el Economic Club de Nueva York el lunes, Fink comentó que muchos ejecutivos creen que el desplome del mercado es una señal de que EE.UU. está en medio de una recesión económica, según informó Reuters.

"La mayoría de los CEOs con los que hablo dirían que probablemente ya estamos en recesión", dijo Fink.

Sus declaraciones llegan en medio del pánico de los inversionistas por el colapso del mercado, impulsado por la política económica de Trump, que depende en gran medida de aranceles. Muchos analistas creen que esto desencadenará una recesión global.

El lunes, Trump reiteró su compromiso con estas medidas punitivas, diciéndole a sus seguidores en X que sean "fuertes... y pacientes".

El S&P 500 y el Nasdaq Composite, dos índices clave que miden la salud del mercado bursátil estadounidense, han caído un 10% en los últimos cinco días.

De igual forma, el mercado de criptomonedas, valorado en 2.59 billones de dólares al momento de esta publicación, ha perdido un 7% de su valor en la última semana, según datos de CoinGecko.

Bitcoin y Ethereum, las dos criptomonedas más grandes por capitalización, han caído un 4% y un 13%, respectivamente, en el mismo periodo. Mientras tanto, altcoins importantes como Solana y XRP han bajado un 14% y un 7% en los últimos siete días.

A medida que las acciones caen, varias instituciones financieras han recortado sus pronósticos económicos. Goldman Sachs aumentó su probabilidad de recesión en 10 puntos porcentuales, hasta el 45%, mientras que JPMorgan la sitúa en 60%, según Reuters.

A pesar de estas cifras pesimistas, Fink dijo a los inversionistas que la turbulencia del mercado representa "más una oportunidad de compra que de venta", añadiendo que el desplome no supone riesgos sistémicos.

Sin embargo, "eso no significa que no podamos caer otro 20% desde aquí", advirtió Fink.

Vía | BlackRock CEO Says Market Could Tank Another 20%—But It's a 'Buying Opportunity' - Decrypt

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Meta manipula benchmark de IA con modelo más conversador

Meta hizo trampa en una prueba de inteligencia artificial, y eso es graciosísimo. Según Kylie Robison de The Verge, las sospechas comenzaron a surgir después de que Meta lanzó dos nuevos modelos de IA basados en su modelo de lenguaje grande Llama 4 durante el fin de semana. Los nuevos modelos son Scout, un modelo más pequeño pensado para consultas rápidas, y Maverick, que supuestamente es un rival súper eficiente de modelos más conocidos como el GPT-4o de OpenAI (el presagio de nuestro apocalipsis estilo Miyazaki).

En la publicación donde los anunció, Meta hizo lo que todas las empresas de IA hacen ahora con un lanzamiento importante: soltó un montón de datos técnicos para presumir que su IA era más inteligente y eficiente que los modelos de empresas más asociadas con la IA, como Google, OpenAI y Anthropic. Estos anuncios siempre están llenos de datos y pruebas técnicas que son útiles para investigadores y fanáticos de la IA, pero no tanto para el resto de nosotros. El anuncio de Meta no fue la excepción.

Pero muchos expertos en IA notaron de inmediato un resultado sospechoso que Meta destacó en su publicación. Maverick obtuvo un puntaje ELO de 1417 en LMArena. LMArena es una herramienta colaborativa de código abierto donde los usuarios pueden votar por la mejor respuesta. Un puntaje más alto es mejor, y los 1417 de Maverick lo pusieron en el segundo lugar del ranking de LMArena, justo arriba del GPT-4o y apenas debajo de Gemini 2.5 Pro. Todo el ecosistema de IA se sorprendió con los resultados.

Entonces empezaron a investigar y rápidamente notaron que, en letras chiquitas, Meta había admitido que la versión de Maverick que arrasó en LMArena era un poco diferente a la que los usuarios pueden probar. La compañía había programado este modelo para ser más hablador de lo normal. Básicamente, lo hizo para encantar a la prueba y sacar mejor puntaje.

Parece que a LMArena no le gustó ese truco. "La interpretación de Meta de nuestras reglas no coincide con lo que esperamos de los proveedores de modelos", dijeron en un comunicado en X. "Meta debió aclarar que 'Llama-4-Maverick-03-26-Experimental' era un modelo personalizado para optimizar preferencias humanas. Por eso, actualizaremos nuestras políticas para asegurar evaluaciones justas y evitar confusiones en el futuro".

Me encanta el optimismo de LMArena, porque manipular pruebas parece ser un rito de paso en la tecnología, y sospecho que esto seguirá pasando. Llevo más de una década cubriendo tecnología, alguna vez dirigí uno de los laboratorios de pruebas más grandes de la industria, y he visto a muchas marcas de teléfonos y laptops usar todo tipo de trucos para inflar sus puntajes. Jugaban con el brillo de la pantalla para mejorar la duración de la batería o enviaban versiones sin bloatware a los reseñadores para obtener mejores resultados.

Ahora los modelos de IA también se ponen más habladores para subir sus puntajes. Y sospecho que esto no será la última vez porque, en este momento, las empresas están desesperadas por diferenciar sus modelos de lenguaje grande. Si todos pueden ayudarte a escribir un ensayo mediocre cinco minutos antes de clase, necesitarán otra razón para destacar. "Mi modelo usa menos energía y es un 2.46% más rápido" puede no sonar tan impresionante, pero importa. Sigue siendo un 2.46% más rápido que los demás.

A medida que estas IAs maduren y se conviertan en productos para consumidores, veremos más alardes sobre pruebas. Ojalá también veamos otros cambios: las interfaces mejorarán, cosas raras como la sección "Explora GPT" en la app de ChatGPT se volverán más comunes. Estas empresas tendrán que demostrar por qué sus modelos son los mejores, y las pruebas por sí solas no lo lograrán. No cuando un bot hablador puede engañar al sistema tan fácilmente.

Vía | Meta Cheated on AI Benchmarks and It's a Glimpse Into a New Golden Age

https://tecnologiaconjuancho.com/meta-manipula-benchmark-de-ia-con-modelo-mas-conversador/

Gemini Live: IA que analiza en tiempo real con tu cámara

Gemini Live es el modo de conversación fluido y natural dentro de la app Gemini de Google, y acaba de recibir una gran mejora: ahora la IA puede responder al instante preguntas sobre lo que ve a través de la cámara de tu teléfono o en la pantalla en tiempo real. Esta función llegará primero al Google Pixel 9 y al Samsung Galaxy S25.

Antes, los usuarios podían enviar fotos o capturas de pantalla para que Gemini las analizara, pero la novedad es que ahora lo hace en vivo, como si la IA realmente pudiera ver el mundo a tu alrededor. Google ya había dado un adelanto de esto con el Proyecto Astra el año pasado.

Samsung lo describe como "un amigo de confianza siempre listo para ayudar", mientras que Google destaca su potencial para dar consejos de compras personalizados, resolver problemas técnicos o ayudar a organizar espacios desordenados. Ahora puedes hablar con Gemini Live sobre cualquier cosa que enfoques con tu cámara.

La función viene como una actualización gratuita para el Pixel 9 y el Galaxy S25, y pronto estará disponible en más dispositivos Android. Sin embargo, su uso generalizado requerirá una suscripción a Gemini Advanced. Google no ha revelado qué teléfonos serán compatibles, pero es probable que necesiten cierta capacidad de procesamiento. Por ahora, no hay noticias sobre su llegada al iPhone.

Como siempre, se recomienda a los usuarios "verificar la precisión de las respuestas". La nueva interfaz no hace que Gemini sea más confiable, y se necesita conexión a internet para el procesamiento en tiempo real.

Cómo usar Gemini Live:

Puedes abrir Gemini Live tocando el botón de la derecha en cualquier chat de Gemini (parece una onda de sonido). Verás dos iconos nuevos: una cámara (para acceder a tu cámara) y una flecha dentro de un rectángulo (para compartir tu pantalla).

Cuando cierres Gemini Live, la conversación se guardará como un chat de texto normal para consultarla después.

Pruebas con Gemini Live:

El autor probó la función en un Google Pixel 9 usando preguntas conocidas para detectar errores. Al apuntar la cámara hacia un episodio de Severance, Gemini Live al principio lo confundió con You, pero rápidamente se corrigió e identificó la serie y los actores correctos.

Al analizar un paquete con la etiqueta UN3481 (baterías de iones de litio dentro de equipos), Gemini advirtió sobre su manejo cuidadoso, pero se equivocó al decir que las baterías venían sueltas (lo que correspondería a UN3480).

Gemini Live también guió correctamente un reinicio del Fitbit Charge 6, aunque al principio lo confundió con un Charge 5. La herramienta resulta útil para resolver problemas cuando no se conoce bien el modelo del dispositivo.

Compartir pantalla es otra función útil. La app se minimiza en un widget, permitiendo usar el teléfono normalmente mientras preguntas sobre lo que aparece en pantalla. Identificó apps correctamente, reconoció pósters de películas y fotos de bandas, y tradujo con precisión una publicación en otro idioma.

En una página web del partido de fútbol Leicester vs. Newcastle, Gemini Live acertó el marcador y los goleadores (todo visible en pantalla), pero falló al preguntarle por la fecha, dando erróneamente 22 de mayo de 2023 (probablemente confundiéndolo con un partido anterior).

Rendimiento y limitaciones:

Gemini Live responde rápido y con naturalidad, pero sigue cometiendo errores. Su comodidad—apuntar y preguntar en vez de escribir búsquedas complejas—atraerá a muchos, aunque el riesgo de información incorrecta sigue siendo un problema.

En resumen, es una versión evolucionada de la búsqueda visual. Antes, los usuarios buscaban "etiqueta UN3481" en Google y revisaban fuentes confiables; ahora Gemini Live ofrece un sistema cerrado sin mostrar sus fuentes o razonamiento. Aunque parece mágico, hay que confirmar sus respuestas para no confiarse del todo.

Vía | Gemini Live Can Now 'See' Your Phone (to a Point) | Lifehacker

https://tecnologiaconjuancho.com/gemini-live-ia-que-analiza-en-tiempo-real-con-tu-camara/