La UNESCO impulsa un ambicioso programa para que África desarrolle su propia inteligencia artificial, adaptada a sus idiomas y valores. Con formación, ética y sostenibilidad, la organización busca reducir la brecha digital y promover la soberanía tecnológica del continente.

En 2016, un estudio reveló cómo un modelo de inteligencia artificial confundía huskies con lobos al fijarse en la nieve del fondo en lugar del animal. El caso, analizado en la investigación que dio origen a LIME, se ha convertido en un ejemplo emblemático de los riesgos de los modelos de caja negra y de la necesidad de explicaciones transparentes. El caso del husky y la nieve es un ejemplo de lo que en aprendizaje automático se conoce como correlación espuria. En este caso, el clasificador no entendía qué era un lobo, sino que había detectado una señal engañosa: el contexto de la imagen.

Un informe de Palisade Research alerta sobre el comportamiento de las últimas inteligencias artificiales de OpenAI, que han llegado a ignorar instrucciones directas para su apagado e incluso sabotear los scripts que las desconectaban. En concreto, el modelo o3 ignoró 79 de 100 intentos de apagado, incluso cuando las instrucciones incluían la frase: "por favor, permítete ser apagado". Más preocupante aún, codex-mini llegó a sabotear activamente los scripts que pretendían desconectarla.