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DeepMind reemplaza las leyes de Asimov con dataset adaptativo para robots
Google DeepMind bajo el liderazgo de Carolina Parada está repensando principios fundamentales de seguridad de robots y quiere alejarse de las leyes clásicas de Asimov hacia un sistema más flexible y entrenable. El nuevo llamado «Dataset de Asimov» representa no un conjunto rígido de reglas, sino una base adaptativa de escenarios de situaciones potencialmente peligrosas.
La diferencia clave del nuevo enfoque radica en el método de procesamiento de riesgos. Los robots modernos no simplemente siguen directivas preestablecidas – aprenden a analizar contexto. Y tomar decisiones basadas en una base extensa de ejemplos. Cuando un robot ve un vaso en el borde de una mesa, no ejecuta un comando pre-programado. Sino evalúa la situación y mueve el objeto a una posición segura. Descubriendo un objeto en el suelo, el sistema reconoce peligro potencial para una persona y lo elimina.
El dataset se forma basado en análisis de incidentes reales de diferentes países del mundo, lo que asegura diversidad de contextos culturales y sociales. Cada escenario está acompañado de ejemplos visuales e instrucciones para minimización de riesgos, creando un ambiente educativo integral para inteligencia artificial.
Este enfoque difiere con 3 características fundamentales: actualización dinámica de datos, control híbrido con participación humana y apertura para pruebas por desarrolladores terceros. Así, en DeepMind creen que el «Dataset de Asimov» crea no solo tecnología, sino un ecosistema de seguridad evolutivo.
La compañía china UBTech ganó un contrato por $37 millones. Y enviará robots humanoides Walker S2 a servir en la frontera de China con Vietnam. South China Morning Post informa que los robots interactuarán con turistas y personal, realizarán operaciones logísticas, inspeccionarán carga y patrullarán el territorio. Y característicamente — pueden cambiar su batería de forma autónoma.
Anthropic reveló accidentalmente el "alma" de la inteligencia artificial a un usuario. Y esto no es una metáfora. Este es un documento interno bastante específico.
Jensen Huang anunció una movilización total bajo la bandera de la inteligencia artificial dentro de Nvidia. Y esto ya no es una recomendación. Esto es un requisito.
Un estudio conjunto de la Universidad de Stanford y el Center for Democracy and Technology mostró un panorama preocupante. Los chatbots con inteligencia artificial representan un riesgo serio para personas con trastornos alimentarios. Los científicos advierten que las redes neuronales distribuyen consejos dañinos sobre dietas. Sugieren formas de ocultar el trastorno y generan "contenido inspirador para bajar de peso" que agrava el problema.
La startup OpenAGI lanzó el modelo Lux para control de computadora y afirma que esto es un avance. Según los benchmarks, el modelo supera por una generación completa a los análogos de Google, OpenAI y Anthropic. Además, funciona más rápido. Aproximadamente 1 segundo por paso en lugar de 3 segundos en los competidores. Y 10 veces más barato en costo por procesamiento de 1 token.
