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 hombre de 60 años en Estados Unidos desarrolló bromismo, una intoxicación por bromuro de sodio, después de seguir una recomendación obtenida en ChatGPT sobre cómo eliminar la sal de su dieta. El caso, descrito en la revista Annals of Internal Medicine, ha encendido las alarmas sobre los riesgos de confiar en chatbots de inteligencia artificial como fuente de información médica.

Unos nuevos auriculares con inteligencia artificial permiten traducir en tiempo real lo que dicen varias personas a la vez, clonando sus voces y reproduciéndolas con naturalidad. Este sistema, desarrollado en la Universidad de Washington, podría revolucionar la comunicación entre personas que hablan distintos idiomas.