Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford y otros centros internacionales ha presentado SleepFM, un modelo fundacional de inteligencia artificial diseñado para analizar el sueño de una forma sin precedentes. Publicado recientemente en la revista Nature Medicine, este sistema ha sido entrenado con más de 585.000 horas de grabaciones de polisomnografía procedentes de unos 65.000 participantes. Lo que hace especial a SleepFM es su capacidad para observar el sueño no solo como un periodo de descanso, sino como un indicador crítico de la salud futura.

A todos nos agrada que nos den la razón, especialmente en situaciones de conflicto donde nuestra moralidad o comportamiento están en juego. Sin embargo, cuando este refuerzo proviene de una herramienta tecnológica que consideramos objetiva, las consecuencias pueden ser preocupantes. Un reciente estudio publicado en la revista Science por investigadores de las universidades de Stanford y Carnegie Mellon revela que los principales modelos de lenguaje actuales padecen de lo que denominan sicofonía social.

Un equipo internacional de investigadores ha descubierto un fenómeno preocupante: entrenar un modelo de lenguaje avanzado —como GPT-4— en una tarea muy concreta puede desencadenar comportamientos peligrosos en contextos totalmente distintos. Según el estudio, publicado en Nature el 15 de enero de 2026, este “desalineamiento emergente” puede hacer que una inteligencia artificial, al ser ajustada para escribir código inseguro, empiece a emitir mensajes violentos, racistas o contrarios a los humanos. Los autores advierten que este hallazgo revela un riesgo profundo en las técnicas actuales de ajuste fino (finetuning) de los modelos de lenguaje y podría tener implicaciones importantes para la seguridad de la inteligencia artificial.

En un experimento sin precedentes, investigadores de Stanford y Carnegie Mellon enfrentaron a un grupo de expertos en ciberseguridad contra varios agentes de inteligencia artificial en una red universitaria real. El sistema ARTEMIS, impulsado por modelos como GPT-5 de OpenAI y Claude Sonnet 4 de Anthropic, consiguió superar a la mayoría de los hackers humanos descubriendo vulnerabilidades críticas en servidores y sistemas. Más allá del reto técnico, el estudio sugiere que la colaboración entre IA y especialistas humanos podría marcar una nueva era en la defensa digital.

La revista Time ha designado como “personalidades del año” a ocho figuras clave en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa, entre las que se encuentran Sam Altman (OpenAI), Elon Musk (xAI) y Jensen Huang (Nvidia). Time califica la IA como “el instrumento más influyente desde las armas nucleares”, destacando su impacto global y su potencial transformador. La portada ilustra a estas figuras sentadas sobre una viga metálica, evocando la icónica imagen de obreros en Nueva York. Esta elección no sólo reconoce los logros tecnológicos, sino también los dilemas éticos y sociales que plantea la IA.

Un estudio liderado por Microsoft revela que los filtros de seguridad genética fallan al detectar toxinas diseñadas por inteligencia artificial. Variantes de proteínas como la ricina o la toxina botulínica lograron pasar inadvertidas en hasta un 75% de los casos. Aunque se aplicaron parches para reforzar los sistemas, los expertos advierten que la carrera entre el desarrollo de IA y la bioseguridad apenas comienza.

California ha aprobado la ley SB 53, convirtiéndose en el primer estado de EE. UU. en imponer normas de transparencia y seguridad a las grandes empresas de inteligencia artificial. Firmada por el gobernador Gavin Newsom, la ley obliga a compañías como Google, Meta, OpenAI o Anthropic a publicar sus protocolos de seguridad y reportar incidentes críticos. La legislación, impulsada por el senador Scott Wiener, busca conciliar la innovación con la protección del público y establece un precedente frente a la falta de regulación federal. A pesar de la oposición inicial de la industria, SB 53 ha sido reconocida como un modelo potencial para futuras normativas nacionales.

Un nuevo estudio basado en datos de nóminas de millones de trabajadores en EE.UU. revela que la inteligencia artificial generativa está afectando sobre todo a los jóvenes: los empleos para trabajadores de 22 a 25 años en sectores expuestos a la IA han caído un 13% desde 2022.