Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha desarrollado un interfaz cerebro-ordenador capaz de interpretar el habla interior en personas con graves dificultades de comunicación. El estudio, publicado en la revista Cell, muestra cómo esta tecnología, aún en fase experimental, podría convertirse en una herramienta clave para devolver la fluidez verbal a pacientes con parálisis.

OpenAI ha lanzado una nueva función en ChatGPT llamada “modo de estudio”, diseñada para fomentar el aprendizaje guiado y profundo. Disponible desde ya para usuarios de los planes Gratis, Plus, Pro y Team, y próximamente en ChatGPT Edu, esta herramienta sustituye las respuestas inmediatas por una interacción más reflexiva y estructurada. Su desarrollo ha contado con el apoyo de expertos en pedagogía y pretende ser una alternativa a quienes usan la inteligencia artificial para resolver tareas sin comprender el contenido. El modo de estudio busca, según OpenAI, promover un aprendizaje más significativo.

Un estudio liderado por investigadores de Stanford ha analizado las expectativas de 1.500 trabajadores en EE. UU. frente a las capacidades reales de los sistemas de inteligencia artificial. El informe destaca que muchos empleados desean automatizar tareas repetitivas, pero quieren mantener el control y la supervisión sobre estas herramientas. La investigación también advierte sobre una brecha creciente entre los deseos del trabajador y lo que la IA es capaz de ofrecer, y propone áreas clave para futuras investigaciones y desarrollos. Además, subraya un cambio en el valor de las habilidades laborales: la inteligencia emocional y las capacidades interpersonales ganan terreno frente al análisis de datos.

Un nuevo estudio demuestra que basta con añadir frases como “los gatos duermen mucho” al final de un problema matemático para que modelos de inteligencia artificial altamente sofisticados den respuestas incorrectas. El experimento, desarrollado por investigadores de Collinear AI, ServiceNow y Stanford, utiliza un método llamado CatAttack que revela vulnerabilidades graves en los modelos de razonamiento automático. Esta técnica puede triplicar los errores y ralentizar las respuestas, alertando sobre posibles riesgos de seguridad en sistemas que dependen de estos modelos para tareas complejas.

Una investigación publicada en Nature desvela que la gran mayoría de los estudios sobre visión por computador, un área clave de la inteligencia artificial, están directamente vinculados con el desarrollo de tecnologías de vigilancia. El análisis de más de 19.000 artículos científicos y 23.000 patentes revela que el 90% de ellos extrae datos de humanos, especialmente rostros y cuerpos. El estudio denuncia además un uso generalizado de lenguaje ambiguo que oculta el carácter intrusivo de estas tecnologías, lo que plantea serios desafíos éticos y sociales.