Las tarifas altas de Trump, impuestas el miércoles por la noche, de alguna manera lograron sorprender a los inversores, ya que las acciones tecnológicas, y casi todas las acciones junto con nuestras 401 (k) s, se despeinaban el jueves, y muchos observadores piensan que incluso ahora el mercado no tiene precios en el impacto total. Es difícil ver cómo todo esto no nos lleva a una recesión, y aún más difícil ver por qué Trump lo está haciendo. No hay ajedrez 3D aquí, solo un tablero de ajedrez pateado en el piso por un narcisista mezquino y maligno. (Pregúntame qué pienso realmente).

Intel y TSMC han llegado a un acuerdo preliminar para que una empresa conjunta opere las fábricas de chips de Intel, con TSMC tomando una participación del 20%. Pero cuán útil será esto con Intel, y por extensión de la fabricación de chips estadounidenses, depende de los detalles, que son escasos en este momento.

En otra parte del frente de chips, Qualcomm se está volviendo más adquisitivo, buscando comprar Alphawave al fabricante de chips, además de comprar el grupo de investigación de inteligencia artificial vietnamita Movianai a principios de esta semana y Edge Impulse el mes pasado.

Openai recaudó una cantidad ridícula de dinero, un récord de $ 40 mil millones, tanto que completamente sesgó las últimas estadísticas de capital de riesgo. Tan capaz que sea la compañía, una valoración de $ 300 mil millones no deja absolutamente ningún espacio para el error, incluso si los errores no son propios. De hecho, los aranceles de Trump podrían ralentizar el crecimiento de la IA al hacer que los componentes del centro de datos sean más caros, y ya Alibaba y Microsoft están ralentizando sus gastos de centros de datos.

Sin embargo, el financiamiento de la IA sigue llegando: los laboratorios isomórficos de Alphabet Spinout también obtuvieron $ 600 millones y la pista de IA de la pista de $ 308 millones. Uno más bien preocupante de la AI generativo de un nuevo informe de Gartner: “Los consumidores no persiguen estas características. Como los fabricantes integran la IA como una característica estándar en los dispositivos de consumo, los consumidores se verán obligados a comprarlas”. Mmm.

Pero la IA está a punto de restablecer la industria de la seguridad cibernética, como Dave y Zeus describieron en el último análisis de ruptura. Y efectivamente, un nuevo estudio muestra que la IA ahora está superando a los equipos rojos humanos. Además, los inversores y las compañías cibernéticas apostan por el reinicio, ya que Reliaquest recaudó $ 500 millones y Cyberhaven obtuvo $ 100 millones por sus herramientas cibernéticas impulsadas por IA, y otros como Solarwinds y Exabeam subieron sus juegos de IA.

El drama de Tiktok parece estar llegando a su fin, tal vez, pero todavía es una suposición de quién será el dueño de todo o parte de él, dado que Trump y China tienen la última palabra, como Oracle, Applovin e incluso Amazon levantan las manos.

Crypto continúa ganando impulso en la era de Trump, ya que el proveedor de Stablecoin Circle finalmente se presentó para hacer pública. En cuanto a las OPI, aparte del mercado de mercado, ahora el aparente Dud de CoreWeave se ve un poco mejor ya que sus acciones subieron muy por encima de su precio inicial. Pero el colapso del mercado de valores ha retrasado las OPI por Klarna y StubHub.

Aquí están las noticias de esta semana de Siliconangle y más allá:

AI y datos: Abra la caja registradora para OpenAI

El dinero importa

OpenAi bolsas $ 40B en fondos, aumentando su valoración posterior al dinero a $ 300B

Siemens to Buy Life Sciences I + D Company Dotmatics por $ 5.1B

Alphabet Spinout Isomorphic Labs recauda $ 600 millones para su motor de diseño de medicamentos AI

La pista de inicio de la generación de video de IA recauda una ronda de $ 308 millones respaldada por NVIDIA

Gartner pronósticos Gastos de IA generativos en todo el mundo para alcanzar $ 644B en 2025 Interesante cita del analista vicepresidente distinguido John-David Lovelock, basándose en el pronóstico de que el 80% de ese gasto estará en hardware como servidores, teléfonos inteligentes y PC: “los consumidores no persiguen estas características. Como los fabricantes integran la IA como una característica estándar en los dispositivos de los consumidores, los consumidores estarán obligados a comprarlas”.

Microsoft Scale Back Global AI Data Center Planes de expansión en medio de tendencias emergentes del modelo de bajo costo

La financiación global de VC alcanza $ 113 mil millones en el primer trimestre, conducido por ofertas de IA descomunal

Startup de gestión de datos Hydrolix carretes en $ 80 millones

Qualcomm adquiere Movianai para reforzar sus capacidades de IA

Unframe se lanza con $ 50 millones en fondos para ofrecer soluciones de IA basadas en resultados para empresas

DevOps Startup Opsera recauda $ 20 millones para acelerar la entrega de software con agentes de IA

SourceTable obtiene $ 4.3 millones en fondos para ayudar a todos a convertirse en un usuario de hoja de cálculo

Autonomyai se lanza con $ 4 millones para construir agentes de IA de desarrollo front-end

Tarrai recibe $ 4 millones en fondos para promover la automatización de la IA en el sector de seguros

Vallor recauda $ 4 millones para avanzar en la automatización de IA para la adquisición empresarial

Política

Para su crédito, Google mantiene el enfoque en la seguridad de la inteligencia artificial a medida que avanza la inteligencia general artificial, con un nuevo papel describiendo más claramente cuáles son los riesgos reales: cuatro de ellos, de hecho: Google Deepmind describe el marco de seguridad para el desarrollo de AGI futuro

Nuevos modelos y servicios

OpenAI para lanzar su primer modelo de ‘peso abierto’ desde 2019

EXCLUSIVO: Panzura desbloquea metadatos de los archivos de archivo de IBM para el entrenamiento de IA

Amazon presenta la Ley Nova, un agente de IA que puede usar un navegador web

AWS trae su asistente generativo de IA al servicio de Amazon OpenSearch

La puerta de enlace AI actualizada de Kong ayuda a asegurar las implementaciones de producción del modelo de IA

La AI de emergencia está usando agentes de IA para construir nuevos agentes de IA en tiempo real

Cognition AI lanza el asistente de codificación renovado Devin 2.0 con un precio inicial mucho más bajo

Runway lanza un nuevo generador de video Gen-4 AI

La startup francesa Gladia lanza el modelo de IA de voz a texto multilingüe de próxima generación solaria

OUMI libera el modelo de detección de alucinación de parámetros pequeños al código abierto

Hay aún más AI y big data Noticias sobre Siliconangle

Alrededor de la empresa: llega la depresión de Trump

Noticias principales

Trump Tanks Tech Titans (y, en última instancia, casi todos los demás): Las existencias tecnológicas se desploman después de que Trump anuncia aranceles ‘Día de Liberación’

Informe: TSMC acuerda tentativamente establecer una empresa conjunta de fabricación de chips con Intel

Cobertura seleccionada de Kubecon + CloudNativecon

Agentes, Deepseek y MCP: Kubernetes se adapta al valiente nuevo mundo de la IA

Kubecon Day 1 Análisis principal: domesticar la complejidad multicloud con observabilidad y automatización nativa de nube

¿Algo más que no se patrocine directamente? De cheques…

Nuevos productos y servicios

Conectividad GPU de turbocompresores de LightMatter con sus primeras interconexiones de redes basadas en fotónicas

Splunk aumenta el soporte de Operentelemetry en su marco de observabilidad

Parasail promete alimentar cualquier carga de trabajo de IA con acceso a pedido a GPU basados ​​en la nube

LoftLabs lanza VNODE para mejorar el aislamiento seguro de la carga de trabajo en Kubernetes

El dinero importa

Qualcomm que pesa la adquisición del diseñador de chips de cotización pública Alphawave

CoreWeave Acciones rotura Casi 42% más del martes, aumentando por encima del precio de la OPI

Las acciones de United Microelectronics se acercan un 9% en el informe de acuerdo potencial de GlobalFoundries

Amd completo Adquisición de sistemas ZT

La startup de tecnología financiera cierra la inversión de $ 575 millones a una valoración de $ 6B

Temporal recauda $ 146 millones para su plataforma de confiabilidad de la aplicación

La compañía de infraestructura del centro de datos de IA se lanza junto con un aumento de $ 75 millones

Cerebras gana el contrato de DARPA para construir el sistema de IA con óptica copresionada

Controltheory se lanza con $ 5 millones en fondos para abordar el costo de observabilidad y la complejidad

Penguin Solutions supera las estimaciones y plantea orientación sobre la creciente demanda de infraestructura de IA

El software de progreso agradece a los inversores, ya que supera las expectativas y plantea orientación

Intel tiene un nuevo (ish) identidad de marca: “Ese es el poder de Intel en el interior”.

Tenemos muchas más noticias sobre nube, infraestructura y aplicaciones

Cyber ​​Beat: el reinicio de AI

Análisis

Análisis de la ruptura: Seguridad de realización: cómo Palo Alto Networks ve el reinicio

Y viene rápido: Ai Phishing llega a su momento Skynet a medida que los agentes superan a los equipos rojos humanos

El dinero importa

Reliaquest recauda $ 500 millones a una valoración de $ 3.4b para expandir la ciberseguridad impulsada por la IA

Cyberhaven obtiene $ 100 millones por su plataforma de protección de datos con IA

Adaptive Security recauda $ 43 millones para su plataforma de simulación AI CyberAttack

Prowler recauda $ 12.5 millones para avanzar en su plataforma de seguridad en la nube impulsada por el código abierto

La startup de servicio rojo Yrikka se lanza con fondos previos a las semillas para asegurar sistemas de IA críticos

Ataque y respuesta

Oracle niega la violación de la nube, mientras que los investigadores señalan indicadores creíbles Pero entonces: Según los informes, Oracle informa a los clientes sobre la violación del sistema después de la negación anterior

El informe de Cisco Talos encuentra que los ataques basados ​​en la identidad impulsaron la mayoría de los incidentes cibernéticos en 2024

JFROG Report encuentra amenazas de la cadena de suministro de software que impulsa el crecimiento de IA.

Nuevos servicios

Exabeam presenta al agente de Nova AI para racionalizar la detección y respuesta de amenazas

SolarWinds expande las capacidades de IA a través de la cartera de observabilidad y gestión de TI

Google inicia el cifrado de correo electrónico de extremo a extremo del lado del cliente

Más Noticias de ciberseguridad aquí

En otro lugar alrededor de la tecnología: otra IPO de cripto

Stablecoin Firma Circle busca OPI después de un revés SPAC anterior

Humanoid Robot Creator Agility Robotics Objetivos de $ 400 millones de fondos ronda

Amazon enviará 27 satélites de comunicaciones de Kuiper a órbita el próximo mes

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Y mira más noticias sobre tecnología emergente, blockchain y cripto y política

Comings and Goings

Diecinueve años Google veterano Sissie Hsiaoquien lideró sus aplicaciones de IA de consumidores, como su chatbot gemini, ha renunciado y se tomará un descanso antes de recoger algo más en Google. Josh Woodwardque lidera Google Labs y supervisó el lanzamiento de Notebooklm, la reemplazó (por semáfor).

Joelle Pineau, Meta plataforma‘Jefe de investigación de inteligencia artificial, dijo en LinkedIn que se irá el 30 de mayo, “tomando un tiempo para observar y reflexionar, antes de saltar a una nueva aventura”.

Alterando contratado Microsoft ejecutivo de mucho tiempo Ben Canning Como director de productos.

Proveedor de plataforma de datos Nasuní fijado Veterano de Veracode Rey de Sam CEO.

Ninja fijado John Sapone oficial de ingresos

Lunes.com también fijado un nuevo Cro, Casey GeorgeEl antiguo EVP de ventas globales de Qlik.

Intel Director de personas Christy Pambianchi se va a tomar el mejor trabajo de recursos humanos en Caterpillar (por CRN).

Creador de WordPress Automático despedido 16% de su personal, o 281 personaspor todas las razones habituales de discurso corporativo.

¿Qué sigue?

9-11 de abril: Google Cloud NextLas Vegas: Siliconangle y thecube Ambos estarán en el sitio para todas las noticias, entrevistas y análisis.

Imagen: silicio/ideograma

La mayoría de la gente sabe que la famosa prueba de Turing, un experimento de mentalidad concebido por el pionero informático Alan Turing, es una medida popular de progreso en la inteligencia artificial.

Muchos suponen erróneamente, sin embargo, que es una prueba de que las máquinas realmente están pensando.

La última investigación sobre la prueba de Turing de los académicos de la Universidad de California en San Diego muestra que el último modelo de lenguaje grande de OpenAi, GPT-4.5, puede engañar a los humanos para que piensen que el modelo de IA es una persona en chats de texto, incluso más que un humano puede convencer a otra persona de que es humano.

También: Cómo usar ChatGPT: una guía para principiantes para el chatbot de IA más popular

Ese es un avance en la capacidad de Gen AI para producir un resultado convincente en respuesta a un aviso.

Prueba de agi?

Pero incluso los investigadores reconocen que superar la prueba de Turing no significa necesariamente que se haya logrado la “inteligencia general artificial” o AGI, un nivel de procesamiento de computadora equivalente al pensamiento humano.

La académica de IA Melanie Mitchell, profesora del Instituto de Santa Fe en Santa Fe, Nuevo México, ha escrito en la revista académica Science que la prueba de Turing es menos una prueba de inteligencia per se y más una prueba de supuestos humanos. A pesar de los altos puntajes en la prueba, “la capacidad de sonar fluida en el lenguaje natural, como tocar el ajedrez, no es una prueba concluyente de inteligencia general”, escribió Mitchell.

Cameron Jones y Benjamin Bergen de UC San Diego describen el último rendimiento convincente en un artículo publicado en el servidor de pre-impresión ARXIV esta semana, titulado “Los modelos de idiomas grandes pasan la prueba de Turing”.

También: Operai expande el despliegue GPT-4.5. Aquí le mostramos cómo acceder (y qué puede hacer por usted)

El documento es la última entrega en un experimento que Jones y Bergen han estado ejecutando durante años con la participación de los estudiantes universitarios de UC San Diego del departamento.

Como señalan los autores, ha habido décadas de trabajo sobre el problema. Hasta la fecha, ha habido “más de 800 reclamos y contraargumentos separados que se han hecho” sobre las computadoras que pasan la prueba.

Cómo funciona la prueba de Turing

La prueba de Turing fue concebida clásicamente por Turing como una ronda de mensajes de texto que pasan entre un “juez” humano y dos “testigos”, uno un humano y otro una computadora.

La computadora y los testigos humanos fueron acusados ​​de convencer al juez humano de que eran humanos por los mensajes que cada uno envió. El juez sabe que solo uno de los dos es humano, pero no cuál es lo que y tiene que adivinar.

Esa forma de tres vías es esencial. Significa que si el juez considera erróneamente una computadora humana, entonces el juez también perdió las pistas que deberían haber obtenido de lo humano sobre la humanidad.

También: Con los modelos de IA que golpean cada punto de referencia, es hora de la evaluación humana

En otras palabras, es una prueba tanto sobre cómo los humanos perciben y creen que el funcionamiento de la computadora.

El diseño actualizado de Jones y Bergen se publica en línea, y puedes jugar el juego tú mismo, como juez o testigo.

Como en versiones anteriores, se pidió a los estudiantes humanos de UC San Diego que participaran en una aplicación de chat de texto. Algunos de los estudiantes interpretaron al juez y otros al testigo humano en intercambios de chat de cinco minutos aleatorios, mientras que GPT-4.5 interpretó al testigo de la computadora. Cada juez tuvo conversaciones simultáneas con un testigo humano y informático para adaptarse a la forma de tres vías de la formulación de Turing.

Para interpretar a la computadora testigo, se utilizaron múltiples modelos de lenguaje grande, ingresados ​​con los desafíos del juez en un aviso. GPT-4.5 se probó con dos indicaciones diferentes. Un mensaje recibió información mínima. Pero un segundo, llamado Persona, recibió muchos detalles adicionales en el mensaje, incluidas “instrucciones adicionales sobre qué tipo de persona adoptar para responder al interrogador: específicamente una persona joven introvertida, conocedora de la cultura de Internet y usa la jerga”, escriben los autores.

Los resultados

Se probaron otros tres programas de IA: el modelo anterior de OpenAI, GPT-4O; Meta Platforms’s Llama 3.1 405b; y un programa de bot de chat muy antiguo de la década de 1960, llamado Eliza. Eliza se incluyó porque, como un programa más primitivo, podría actuar como una verificación de si los modelos de idiomas grandes engañaban a un humano simplemente por azar a aleatorias o porque en realidad eran mejores programas.

GPT-4.5, informa Jones y Bergen, tenían una “tasa de victorias” del 73%, lo que significa que engañó al juez humano para que lo declarara humano el 73% del tiempo. Por el contrario, la versión de GPT-4.5 con el aviso minimalista y los otros tres programas de IA no se acercaron tan bien, con puntajes que van del 21% al 56%, incluso cuando los otros modelos de idiomas recibieron un aviso de persona igualmente rica.

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Además, GPT-4.5 estuvo muy por encima de una prueba de GPT-4 el año pasado por Jones y Bergen. Tenía una tasa de victorias de solo 54%, justo por encima de la oportunidad aleatoria.

Jones y Bergen concluyen que “los interrogadores no solo no pudieron identificar al verdadero testimonio humano, sino que, de hecho, tenían más probabilidades de creer que este modelo era humano que el que otros participantes humanos”.

¿La prueba es realmente una medida de inteligencia?

Por lo tanto, puede preguntar qué significa que los humanos hacen un mal trabajo al contarle a una computadora y a una persona en función de los mensajes de chat.

La “pregunta más controvertida” sobre el problema de Turing a lo largo de las décadas es si realmente está medir la inteligencia, Jones y Bergen reconocen.

Una forma de verlo es que las máquinas se han vuelto tan buenas que pueden “adaptar su comportamiento a diferentes escenarios que los hacen tan flexibles: y aparentemente tan capaces de pasar como humanos”, observan. El indicador de la persona, creado por los humanos, es algo a lo que GPT-4.5 “se adaptó” para ganar.

Nuevamente, es un avance técnico genuino en las capacidades del modelo AI.

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Sin embargo, una gran queja ante la prueba es que los humanos podrían ser simplemente malos para reconocer la inteligencia. Los autores concluyen que su experimento es evidencia de eso, al menos parcialmente.

Señalan que el 23% del tiempo, el programa Eliza más antiguo engañó a los jueces humanos. Según se relacionan, eso no fue porque de alguna manera era obviamente más inteligente. “Muchos participantes seleccionaron a Eliza porque no cumplió con sus expectativas de un sistema de IA (por ejemplo, ‘fueron sarcásticos’ o ‘No creo que la IA sea tan grosera’)”, escriben.

Esas suposiciones, escriben, “sugieren que las decisiones de los interrogadores incorporan suposiciones complejas sobre cómo los humanos y los sistemas de IA podrían comportarse en estos contextos, más allá de simplemente seleccionar el agente más inteligente”.

De hecho, los jueces humanos no preguntaron mucho sobre el conocimiento en sus desafíos, a pesar de que Turing pensó que ese sería el criterio principal. “[O]NE de las razones más predictivas de veredictos precisos “por el juez humano, escriben,” era que un testigo era humano porque carecían de conocimiento “.

Sociabilidad, no inteligencia

Todo esto significa que los humanos estaban recogiendo cosas como la sociabilidad en lugar de la inteligencia, lo que llevó a Jones y Bergen a concluir que “fundamentalmente, la prueba de Turing no es una prueba directa de inteligencia, sino una prueba de luz humana”.

Para Turing, la inteligencia puede haber parecido ser la mayor barrera para aparecer como humano y, por lo tanto, para pasar la prueba de Turing. Pero a medida que las máquinas se vuelven más similares a nosotros, otros contrastes han caído en un alivio más agudo, hasta el punto de que la inteligencia por sí sola no es suficiente para parecer convincentemente humano.

Los autores no han dicho que los humanos se han acostumbrado a escribir en una computadora, para una persona o para una máquina, que la prueba ya no es una nueva prueba de interacción humano-computadora. Es una prueba de hábitos humanos en línea.

Una implicación es que la prueba debe ampliarse. Los autores escriben que “la inteligencia es compleja y multifacética”, y “ninguna prueba única de inteligencia podría ser decisiva”.

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De hecho, sugieren que la prueba podría salir muy diferente con diferentes diseños. Los expertos en IA, señalan, podrían ser probados como una cohorte de juez. Podrían juzgar de manera diferente a los laicos porque tienen diferentes expectativas de una máquina.

Si se agregara un incentivo financiero para elevar las apuestas, los jueces humanos podrían analizar de manera más estrecha y cuidadosa. Esos son indicios de que la actitud y las expectativas juegan un papel.

“En la medida en que la prueba de Turing hace inteligencia índice, debe considerarse entre otros tipos de evidencia”, concluyen.

Esa sugerencia parece cuadrar con una tendencia creciente en el campo de investigación de IA para involucrar a los humanos “en el bucle”, evaluando y evaluando lo que hacen las máquinas.

¿Es suficiente el juicio humano?

Se queda abierto la cuestión de si el juicio humano será en última instancia suficiente. En la película Blade Runner, los robots “replicantes” en medio de ellos se han vuelto tan buenos que los humanos confían en una máquina, “Voight-Kampff”, para detectar quién es humano y quién es robot.

A medida que la búsqueda continúa llegando a AGI, y los humanos se dan cuenta de lo difícil que es decir qué es AGI o cómo la reconocerían si se toparan con ella, tal vez los humanos tendrán que confiar en las máquinas para evaluar la inteligencia de la máquina.

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O, al menos, pueden tener que preguntar a las máquinas qué máquinas “piensan” sobre los humanos que escriben las indicaciones para tratar de hacer que una máquina engañe a otros humanos.

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He estado a bordo del tren de IA generativo desde los primeros días de Openai, antes del lanzamiento de Chatgpt y, finalmente, Microsoft invirtiendo miles de millones de dólares en OpenAi.

En el papel, Microsoft se supone que se encuentra entre las principales compañías tecnológicas en el espacio de IA, debido a su inversión multimillonaria y los estrechos lazos con OpenAI como su mayor inversor y proveedor exclusivo de la nube (bueno, al menos hasta que SoftBank bombardeó el mejor “Bromance” tecnológico en la historia con su ambiente proyecto de $ 500 mil millones).