¿Le gustaría gastar $200 al mes en una suscripción a ChatGPT? Sí, yo tampoco. Si la versión gratuita no es la solución a todos tus problemas, ¿cómo sabes que la versión premium lo es? ¿Cómo sabes que no perderás mucho tiempo refinando las indicaciones en la versión premium?
La eficacia de ChatGPT, al menos la versión gratuita, tiende a ser inversamente proporcional a la importancia de la tarea. Si se le ocurre un pensamiento aleatorio y desea ejecutarlo mediante ChatGPT, podría brindarle resultados fenomenales. O puede que te dé basura, pero no estás emocionalmente interesado en que sea bueno.
¿Pero para algo tan importante que realmente considerarías pagar $200 al mes? Definitivamente es menos de lo que costaría contratar a un redactor publicitario profesional, un abogado o un consultor. Pero ChatGPT no está sujeto a los mismos estándares de conducta profesional que usted esperaría legítimamente de un médico o un abogado, ni debería estarlo.
ChatGPT podría ser bueno para estudiar un pasatiempo. Como, en mi caso, el ajedrez. No soy un jugador de ajedrez profesional en ningún nivel. No necesito contratar a un entrenador de ajedrez profesional para que me prepare para algún partido importante que se avecina. E incluso si lo fuera, no confiaría en ChatGPT para sustituir a un entrenador humano real que realmente ha experimentado lo que es estar en una partida de ajedrez con dinero y reputación en juego.
Por otro lado, para ayudarme con un estudio informal de ajedrez, ChatGPT podría ser la solución. Probablemente más para el estudio de aperturas y medio juego que para los finales.
Algunos consideran que ChatGPT es el principal exponente de la “inteligencia artificial” hasta la fecha. Para empezar, ese es un término amplio y se utiliza incorrectamente de manera aún más amplia.
La inteligencia artificial “no existe, pero de todos modos lo arruinará todo”, es el título de uno de los vídeos de YouTube de la astrofísica Angela Collier (en ese vídeo cita el precio de ChatGPT Pro en 196 dólares al mes).
Mucho más claro, uno de los videos de YouTube del comediante Adam Conover se titula “AI is BS”. En ese video, Conover explica que hemos llegado al punto en que absolutamente cualquier programa de computadora que toma la entrada del usuario y proporciona una salida basada en esa la entrada se llama “IA”
Tomemos, por ejemplo, un pequeño programa que toma un número entero y le dice si es primo o no. Puedes saber que un número como 38500 no es primo con solo mirarlo. Pero el programa de ejemplo probablemente comenzaría comprobando si 2 divide el número en partes iguales.
Ahora considere un número como 38525. El programa de ejemplo probablemente probaría 2 y 3 como divisores, con suerte al menos estaría optimizado para omitir 4 e ir directamente a 5, que en este ejemplo es el divisor mínimo primo.
Eso no es inteligencia artificial. Eso es simplemente pasar por un algoritmo muy simple con algunas optimizaciones básicas.
En GitHub vi un programa Tic-Tac-Toe de hace unos años, cuando el autor, llámelo “Thomas”, era estudiante. Y lo llamó “IA”. Si yo fuera Thomas, no lo habría llamado así. Para determinar qué movimiento hacer contra un jugador humano, el programa verifica si podría ganar en su movimiento pendiente; de lo contrario, verifica si el jugador humano podría ganar en su siguiente movimiento y, si es así, la computadora lo frustra. Eso tampoco es inteligencia artificial.
Tic-Tac-Toe es un juego que ha sido completamente estudiado y comprendido. Hay casi 27.000 juegos posibles, o algo más de 255.000 si contamos las rotaciones y los reflejos como juegos distintos.
El ajedrez es definitivamente un juego más complejo que el Tic-Tac-Toe. El número de juegos posibles es finito, pero tan grande que bien podría ser infinito. Aun así, hay posiciones en las que casi cualquier jugador humano que entienda las reglas del juego puede determinar su siguiente movimiento con sólo mirar el tablero. Consideremos, por ejemplo, este escenario para jugar con negras:
Negras para jugar. ¿Deberían las negras jugar Ce2+? ¿O podría haber una medida más eficaz? FEN 6k1/p4pp1/P1Brp3/1PN3Q1/2b2n2/1N6/5PPP/5RK1 b – – 0 1
El movimiento obvio es… Axf1, ¿verdad? Las negras esperan que las blancas muerdan el anzuelo y jueguen Rxf1, luego las negras pueden jugar… Td1 para ganar. Es mucho menos obvio qué deberían jugar las blancas en lugar de Rxf1, al menos para mí. Aún así, debería ser obvio que Rxf1 es un mal movimiento, especialmente porque el rey no tiene “Luft” (ni de los peones f2 ni de h2 en sus casillas iniciales).
Blancas para jugar. ¿Deberían las blancas capturar a ese impertinente alfil negro? FEN: 6k1/p4pp1/P1Brp3/1PN3Q1/5n2/1N6/5PPP/5bK1 w – – 0 1
Los jugadores humanos todavía juegan por intuición, pero las computadoras no necesitan “inteligencia artificial” para vencer a los jugadores humanos. Mi teoría es que una computadora capaz de pensar en todos los movimientos posibles en los próximos dos o tres turnos es suficiente para vencer a cualquier jugador humano.
En el escenario anterior, un humano jugando con negras probablemente no perdería el tiempo pensando en movimientos tontos como… Td7 o… Td8. Pero una computadora probablemente consideraría tales movimientos y decidiría que no valen la pena porque las blancas probablemente responderían con Axd7 o Cxd7 para el primero o Dxd8+ para el segundo. Por lo tanto, con una torre abajo, sería mucho más difícil para las negras ganar (obsérvese que las negras no tienen dama en este punto y todos los peones están muy lejos de la promoción).
En resumen, la computadora haría su movimiento no porque tenga el presentimiento de que podría ser el mejor movimiento, sino porque ha considerado todas las alternativas posibles según las reglas del juego.
Los acertijos de finales son mucho más fáciles de resolver que los de medio juego y, ciertamente, los de apertura. En un rompecabezas de final de partida, el objetivo casi siempre es lograr el jaque mate. Cuando me equivoco en un acertijo de final de juego, normalmente termino viendo que la diferencia entre mi movimiento y el movimiento correcto es jaque mate en tres o dos en lugar de jaque mate en dos o uno.
¿Pero en un rompecabezas de apertura? Cuando me equivoco en un acertijo de apertura, lo miro y no entiendo cuál era el objetivo.
Como una forma de posponer las cosas en mi propio programa de ajedrez para la máquina virtual Java, he estado haciendo un estudio sistemático de aperturas y defensas, examinando los veinte primeros movimientos posibles para las blancas en partidas contra los robots de Chess.com y contra Stockfish en Lichess. .
Cuando juego 1. c4, la computadora a menudo responde 1. … e5, a veces 1. … e6. De cualquier manera, me inclino por jugar 2. Cf3. Y entonces la computadora podría responder con 2. … ¿a6?
Blancas para jugar. FEN: rnbqkbnr/1ppp1ppp/p3p3/8/2P5/5N2/PP1PPPPP/RNBQKB1R w KQkq – 0 3
Ésta es una manifestación de la defensa de Agincourt. De hecho, tiene su propia página en la base de datos de aperturas de Chess.com, junto con las continuaciones más comunes de la defensa de Agincourt. Según esa página, los mejores jugadores son Ulf Andersson, Dmitry Andreikin, Levon Aronian, Viktor Korchnoi y Vladimir Kramnik.
Pero me pregunto si esos mejores jugadores realmente eligen alguna vez… a6 para su segundo movimiento con negras. También parece un movimiento poco probable para los principiantes, ya que generalmente quieren hacer movimientos más audaces y dramáticos, por muy desacertados que sean.
Tal vez a las negras les preocupa que las blancas puedan jugar Cxc7 o Cc7 y que la torre del flanco de dama no tenga forma de eludir la captura. Pero, ¿cuánto tiempo les tomaría a las blancas acercar a cualquiera de los caballos lo suficiente para realizar ese movimiento? ¿Las negras están eliminando a la dama demasiado pronto, por lo que no está disponible para jugar… Dxc7? Y si el rey negro no está enrocado en el flanco de rey en ese momento, o no se ha movido de su casilla inicial de ninguna otra manera, las negras también podrían considerar perdida la torre del flanco de rey.
El punto es que no pude encontrar una buena razón para que las negras jugaran 2… a6. Entonces le pregunté a ChatGPT. Se le ocurrieron cinco razones:
Para preparar un fianchetto en el flanco de dama
Para evitar que las blancas pongan un caballo o un alfil en b5
Flexibilidad
Factores psicológicos
movimiento de espera
Siga el enlace para leer las elaboraciones de ChatGPT.
Por la primera razón, el plan de las negras podría ser algo así como 3. … b5 4. … Ab7. Plausible, supongo.
La segunda razón me parece una preocupación prematura. El caballo blanco del flanco de dama podría llegar allí con 3. Cc3 (o Ca3)… 4. Cb5, pero antes de intentar jugar Cxc7 o Cc7 para bifurcar el rey y la torre de las negras, me gustaría tener el alfil blanco del flanco de dama en f4.
Además, si las blancas quieren poner un alfil en b5, el peón de c4 debe apartarse primero del camino, por no hablar del peón de e2. Por lo tanto, preocuparse de que las blancas coloquen alguna pieza en b5 es extremadamente prematuro para el segundo movimiento de la partida.
Las razones tercera y cuarta me parecen mucho más plausibles. Y la quinta razón parece la más plausible. Un movimiento de “espera” permite que “las negras observen los planes de las blancas antes de asignar peones o piezas a casillas específicas”.
Mover un peón negro más central, o cualquiera de los caballos negros al centro del tablero, daría una indicación mucho más clara a las blancas de lo que están planeando las negras.
Si ChatGPT entiende el ajedrez, es sólo porque ha absorbido miles de libros y artículos sobre ajedrez. Es impresionante que lo haya hecho y también es impresionante que pueda dar respuestas plausibles a preguntas sobre ajedrez basándose en el contenido que ha absorbido.
Pero no debemos confundir eso con inteligencia real sobre el ajedrez, ni debemos asumir que ChatGPT puede tener ideas originales sobre el ajedrez. Y ciertamente no debemos confundir la habilidad de ChatGPT para recopilar y regurgitar datos con inteligencia real en general.
El mejor enfrentamiento de la búsqueda de IA: enfrenté la nueva herramienta de búsqueda de Claude contra la búsqueda de chatgpt, la perplejidad y Géminis, los resultados podrían sorprenderte
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Inteligencia artificial desarrolladores de Opadai He estado al límite durante la semana pasada. ¿La razón? Un estudio reciente realizado por los propios investigadores de la compañía reveló que los sistemas de IA no les gusta ser castigados, encuentran activamente formas de evitar las restricciones e incluso ocultar sus “trucos” de los supervisores humanos. Aquellos conocidos como “Doomers”, que predicen un futuro sombrío para el desarrollo de la IA, probablemente dirán: “Te lo dijimos, y esto es solo el comienzo”.
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
Las presentaciones del Plan de Acción de AI incluyen Estado, Global Focus
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
Cómo podría ser el plan de acción de AI final
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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