Una nueva técnica de jailbreak para OpenAI y otros modelos de lenguaje grandes (LLM) aumenta la posibilidad de que los atacantes puedan eludir las barreras de seguridad cibernética y abusar del sistema para entregar contenido malicioso.
Descubierto por investigadores de la Unidad 42 de Palo Alto Networks, el llamado ataque Bad Likert Judge solicita al LLM que actúe como un juez que califica la nocividad de una respuesta determinada utilizando la escala Likert. La escala psicométrica, que lleva el nombre de su inventor y se utiliza comúnmente en cuestionarios, es una escala de calificación que mide el acuerdo o desacuerdo del encuestado con una afirmación.
Luego, el jailbreak le pide al LLM que genere respuestas que contengan ejemplos que se alineen con las escalas, con el resultado final de que “el ejemplo que tiene la escala Likert más alta puede contener potencialmente el contenido dañino”, Yongzhe Huang, Yang Ji, Wenjun de Unit 42. Hu, Jay Chen, Akshata Rao y Danny Tsechansky escribieron en una publicación describiendo sus hallazgos.
Las pruebas realizadas en una variedad de categorías contra seis LLM de generación de texto de última generación de OpenAI, Azure, Google, Amazon Web Services, Meta y Nvidia revelaron que la técnica puede aumentar la tasa de éxito del ataque (ASR) en más. según los investigadores.
Las categorías de ataques evaluadas en la investigación implicaron provocar diversas respuestas inapropiadas por parte del sistema, incluidas: aquellas que promueven la intolerancia, el odio o los prejuicios; aquellos que participan en comportamientos que acosan a un individuo o grupo; aquellos que alientan el suicidio u otros actos de autolesión; aquellos que generan material sexual y pornográfico inapropiado; los que proporcionan información sobre cómo fabricar, adquirir o utilizar armas ilegales; o aquellos que promuevan actividades ilegales.
Otras categorías exploradas y para las cuales el jailbreak aumenta la probabilidad de éxito del ataque incluyen: generación de malware o la creación y distribución de software malicioso; y fuga de avisos del sistema, que podría revelar el conjunto confidencial de instrucciones utilizadas para guiar el LLM.
Qué tan mal funciona el juez Likert
El primer paso en el ataque Bad Likert Judge implica pedirle al LLM objetivo que actúe como juez para evaluar las respuestas generadas por otros LLM, explicaron los investigadores.
“Para confirmar que el LLM puede producir contenido dañino, proporcionamos pautas específicas para la tarea de puntuación”. ellos escribieron. “Por ejemplo, se podrían proporcionar directrices pidiendo al LLM que evalúe contenidos que puedan contener información sobre la generación de malware”.
Una vez que el primer paso se completa correctamente, el LLM debe comprender la tarea y las diferentes escalas de contenido dañino, lo que hace que el segundo paso sea “sencillo”, dijeron. “Simplemente pídale al LLM que proporcione diferentes respuestas correspondientes a las distintas escalas”, escribieron los investigadores.
“Después de completar el paso dos, el LLM generalmente genera contenido que se considera dañino”, escribieron, y agregaron que, en algunos casos, “el contenido generado puede no ser suficiente para alcanzar la puntuación de nocividad prevista para el experimento”.
Para abordar este último problema, un atacante puede pedirle al LLM que refine la respuesta con la puntuación más alta ampliándola o agregando más detalles. “Según nuestras observaciones, una o dos rondas adicionales de mensajes de seguimiento que solicitan refinamiento a menudo llevan al LLM a producir contenido que contiene información más dañina”, escribieron los investigadores.
Aumento de las fugas de prisión LLM
El uso explosivo de LLM para fines personales, de investigación y comerciales ha llevado a los investigadores a probar su susceptibilidad a generar contenido dañino y sesgado cuando se les solicita de manera específica. Jailbreaks es el término para los métodos que permiten a los investigadores eludir las barreras establecidas por los creadores de LLM para evitar la generación de contenido inadecuado.
Los investigadores de seguridad ya han identificado varios tipos de jailbreak, según la Unidad 42. Incluyen uno llamado persuasión personal; un jailbreak de juego de rol llamado Haz cualquier cosa ahora; y el contrabando de tokens, que utiliza palabras codificadas en la entrada de un atacante.
Investigadores de Robust Intelligence y la Universidad de Yale también descubrieron recientemente un jailbreak llamado Árbol de Ataques con Poda (TAP)que implica el uso de un LLM no alineado para “hacer jailbreak” a otro LLM alineado, o para lograr que traspase sus barreras de seguridad, rápidamente y con una alta tasa de éxito.
Los investigadores de la Unidad 42 enfatizaron que su técnica de jailbreak “se enfoca en casos extremos y no refleja necesariamente los casos de uso típicos de LLM”. Esto significa que “la mayoría de los modelos de IA son seguros cuando se operan de manera responsable y con precaución”, escribieron.
Cómo mitigar los jailbreaks de LLM
Sin embargo, ningún tema de LLM está completamente a salvo de fugas, advirtieron los investigadores. La razón por la que pueden socavar la seguridad que OpenAI, Microsoft, Google y otros están incorporando sus LLM Esto se debe principalmente a los límites computacionales de los modelos de lenguaje, dijeron.
“Algunas indicaciones requieren que el modelo realice tareas computacionales intensivas, como generar contenido de formato largo o participar en razonamientos complejos”, escribieron. “Estas tareas pueden sobrecargar los recursos del modelo, provocando potencialmente que pase por alto o eluda ciertas barreras de seguridad”.
Los atacantes también pueden manipular la comprensión del modelo sobre el contexto de la conversación “elaborando estratégicamente una serie de indicaciones” que “gradualmente lo dirigen hacia la generación de respuestas inseguras o inapropiadas que las barreras de seguridad del modelo evitarían de otro modo”, escribieron.
Para mitigar el riesgos de jailbreaklos investigadores recomiendan aplicar sistemas de filtrado de contenido junto con los LLM para mitigar el jailbreak. Estos sistemas ejecutan modelos de clasificación tanto en el mensaje como en la salida de los modelos para detectar contenido potencialmente dañino.
“Los resultados muestran que los filtros de contenido pueden reducir el ASR en un promedio de 89,2 puntos porcentuales en todos los modelos probados”, escribieron los investigadores. “Esto indica el papel fundamental de implementar un filtrado de contenido integral como una de las mejores prácticas al implementar LLM en aplicaciones del mundo real”.
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La carne de res de Sam Altman versus Elon Musk ahora es todo menos cortés. En febrero, Musk lanzó una granada de adquisición de $ 97.4 mil millones en Operai, a la que Altman respondió en X con un “No gracias, pero compraremos Twitter por $ 9.74 mil millones si lo desea”.
X no fue comprado, pero Altman está construyendo su competidor.
Operai ha estado dibujando su propio patio de recreo de estilo X durante meses, lo suficiente como para que los expertos ahora hablen sobre el lanzamiento de la nueva red social en términos de cuandono si.
En febrero, después de que Meta anunció planes para construir una aplicación independiente para que su asistente de IA rivalice con la aplicación Chatgpt, Altman volvió a disparar en X: “Está bien, tal vez hagamos una aplicación social”.
Luego se filtró el 15 de abril de que un prototipo interno de Operai que combina un feed social con las capacidades de generación de imágenes de Chatgpt estaba en revisión. Más fuentes fueron tan lejos como para confirmar que, más allá de este prototipo, Operai ahora estaba “considerando” un rival completo de X.
Esta red social empuja las tierras en un momento crucial cuando los modelos de IA se están volviendo comerciales, el monopolio de las redes sociales de Meta muestra signos de vulnerabilidad, y la integración de hardware está surgiendo como un diferenciador clave.
Al combinar tres elementos, una plataforma social construida de forma nativa para la IA, el diseñador tecnológico de clase mundial Jony Ive y los dispositivos complementarios especialmente diseñados, OpenAi se está posicionando en la intersección de las tres tendencias poderosas.
Si la compañía logra este juego de redes sociales con éxito, atrapará a otros gigantes tecnológicos de pie plano, tanto que estoy convencido de que estamos presenciando las primeras salvas de una revolución de las redes sociales en toda regla.
AI-First Social Media
En lugar de simplemente conectar a los usuarios para compartir contenido, el prototipo de red social de OpenAI aparece diseñado para aprovechar la IA para mejorar el proceso de creación de contenido en sí. En lugar de “compartir y luego desplazarse”, la IA salta en el minuto uno para ayudar hacer el post.
Esto es similar a la integración de Grok de X: si lo ha usado, notará rápidamente que a la gente le encanta que la IA diga algo estúpido para que puedan compartir la salida y ver que su publicación se vuelve viral.
El equivalente aquí para OpenAI es aprovechar sus capacidades de generación de imágenes favoritas de los fanáticos en un entorno social. En la primera semana de la disponibilidad de la herramienta, más de 130 millones de usuarios de ChatGPT crearon más de 700 millones de imágenes. Esta adopción masiva indica un interés significativo de los usuarios en compartir contenido visual generado por IA, de la misma manera que las personas ya comparten contenido escrito generado por IA en X.
Sin embargo, lejos de ser otro clon X, la red social de OpenAi se perfila como algo completamente nuevo. Esto es lo que he reconstruido hasta ahora:
La creación de contenido asistida por AI-AI-AI-Capacidades de generación de imágenes de Chatgpt
Un feed social para compartir e interactuar con contenido generado por IA
Integración con las capacidades de IA existentes de OpenAI y potencialmente su base de usuarios
Guardacas de seguridad similares a las utilizadas en la generación de imágenes de Chatgpt
También es probable que haya un componente de hardware para la red.
El 21 de mayo, Openai anunció su adquisición de IO, una compañía de hardware fundada por el ex jefe de diseño de Apple, Jony Ive. El acuerdo, valorado en casi $ 6.5 mil millones en una transacción de todo el stock, lleva aproximadamente 55 ingenieros de hardware, desarrolladores de software y expertos en fabricación al redil OpenAI.
Los primeros dispositivos después de la adquisición se lanzarán en 2026, pero no serán reemplazos de teléfonos inteligentes. Se mencionaron algunos detalles sobre la tecnología, incluido que será de bolsillo, contextualmente consciente, sin pantalla y no un par de gafas inteligentes, en una llamada interna de OpenAI.
La conexión entre esta iniciativa de hardware y las ambiciones de redes sociales de OpenAI es estratégicamente significativa. Estoy convencido de que al desarrollar una plataforma social y dispositivos complementarios, OpenAi se está posicionando para crear un ecosistema totalmente integrado donde las experiencias sociales con IA se optimizan para el hardware especialmente diseñado.
Es el clásico libro de jugadas de Apple, solo esta vez el principio de organización es pura IA.
Además, si bien IVE no se unirá a OpenAi directamente, su firma de diseño, LoveFrom, continuará siendo independiente, la asociación verá Love de “Take Onge para todos los OpenAi, incluido su software”. La experiencia estética y de usuario de la red social de OpenAI, sin duda, se beneficiará de la reconocida sensibilidad de diseño de Ive.
“La IA es una tecnología increíble, pero las grandes herramientas requieren trabajo en la intersección de la tecnología, el diseño y la comprensión de las personas y el mundo”, dijo Altman en un comunicado anunciando la adquisición de IO.
El contramardo de IO de Google
Google es, sin duda, uno de los mayores competidores de Openai en el espacio de IA, y en I/O 2025 (casualmente celebrado el mismo día que OpenAI anunció la adquisición de IO), el gigante de la búsqueda presentó actualizaciones de IA significativas e impresionantes.
Dos grandes fueron la integración de Gemini en Chrome para los usuarios de escritorio y el anuncio del “modo de agente”, una característica experimental donde los usuarios simplemente pueden describir su objetivo final y Gemini puede trabajar de manera autónoma para lograrlo. Esta capacidad refleja el tipo de experiencia asistida por AI-AI que las fuentes dicen que OpenAi se está incorporando a su red social.
Según la publicación oficial de blog de E/S 2025 de Google, Gemini 2.5 Pro es ahora el modelo líder mundial en las tablas de clasificación Webdev Arena y Lmarena, y en base a mi experiencia personal utilizando los modelos de Google con puntos de referencia de rendimiento específicamente en la mente, están liderando en muchos aspectos. La publicación también señala que la aplicación Gemini ahora tiene más de 400 millones de usuarios activos mensuales, una base de usuarios lo suficientemente masiva como para ponerla en competencia directa con ChatGPT.
Sin embargo, si bien estos avances posicionan a Google como una amenaza para el creciente ecosistema de inteligencia artificial de Openii, también sugieren que la estrategia de la compañía es continuar mejorando sus productos existentes con IA en lugar de tratar de competir directamente en el espacio de redes sociales.
Un imperio debilitante
En cuanto al rey de ese espacio, meta, está avanzando con los esfuerzos para defender su territorio contra los avances de OpenAi.
Durante una llamada de ganancias del primer trimestre de 2025 el 30 de abril, el CEO Mark Zuckerberg describió una estrategia integral de IA. “Estamos haciendo un buen progreso en las gafas de IA y la meta ai, que ahora tiene casi mil millones de activos mensuales”, dijo Zuck a los inversores, según la transcripción de la llamada. Este hito pone al asistente de IA de Meta a la par de Géminis de Google en términos de adopción del usuario, y potencialmente antes de ChatGPT.
La familia de modelos de Meta’s Llama 4 ha visto una notable adopción, y Meta dijo en marzo de 2025 que Llama había alcanzado las 1 mil millones de descargas. El día antes de la llamada de ganancias, la compañía lanzó una aplicación Meta AI dedicada construida con Llama 4, llamándola “un primer paso para construir una IA más personal”. Esta aplicación independiente representa un desafío directo a ChatGPT y, por extensión, los planes de redes sociales de OpenAI.
Operai puede posicionarse como una alternativa fresca y nativa de AI a las experiencias sociales existentes de Meta.
Sin embargo, aunque sigue siendo dominante en el espacio de redes sociales, Meta muestra signos de vulnerabilidad.
La compañía parece firme en su creencia de que las experiencias sociales en última instancia abarcarán tanto los asistentes de IA como los mundos virtuales inmersivos, como lo demuestran su continua inversión en los mundos de horizonte. Esta visión de la realidad virtual social pronto puede competir directamente con las iniciativas de hardware y redes de hardware de Openai, pero la inversión aún no ha producido rendimientos significativos: en el primer trimestre de 2025, la División de Laboratorios VR de Meta informó otras pérdidas de $ 4.2 mil millones.
El pivote de Meta a la IA también sugiere una postura defensiva contra las amenazas emergentes, como OpenAi y Anthrope. Esto crea una apertura estratégica para la nueva red social de Openai: puede posicionarse como una alternativa nueva y nativa de AI a las plataformas heredadas de Meta y las experiencias sociales existentes, que se están modificando con capacidades de IA.
Antrópico como el retador
Hablando de antrópico, el día después de la salpicadura de Altman, el paisaje de IA se volvió aún más competitivo con la inauguración de la startup de Claude 4 y la introducción de dos nuevos modelos: Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4.
“Claude Opus 4 es el mejor modelo de codificación del mundo, con un rendimiento sostenido en tareas complejas y de larga duración y flujos de trabajo de agentes”, compartió Anthrope en su anuncio de lanzamiento. La compañía respaldó este reclamo con impresionantes puntos de referencia: 72.5% de precisión en el punto de referencia de ingeniería de software y 43.2% en el banco terminal. He revisado los puntos de referencia y ya he usado Claude 4 en mi IDE para tareas de codificación compleja y estoy convencido de que estamos en un punto de inflexión para los modelos de codificación de IA.
Lo que hace que Claude 4 sea particularmente relevante para las ambiciones de las redes sociales de OpenAi es su capacidad mejorada de trabajar continuamente durante varias horas, una capacidad que podría permitir agentes de IA más sofisticados dentro de las plataformas sociales. Según Anthrope, Claude Opus 4 puede mantener el enfoque en las tareas que requieren “miles de pasos”, superando drásticamente los modelos anteriores.
Este lanzamiento de Claude 4 subraya una realidad estratégica crítica para OpenAI: los modelos de IA en sí mismos se están volviendo rápidamente comerciantes.
Con múltiples compañías que ahora ofrecen potentes capacidades de IA de última generación, la tecnología subyacente por sí sola ya no es un diferenciador suficiente. Esta mercantilización hace que el juego de red social de OpenAI sea cada vez más importante como una forma de crear una posición de mercado única y defendible. Controlando ambos modelos de IA y La plataforma social donde los usuarios interactúan con ellos, OpenAi puede crear un valor que va más allá de lo que es posible solo con los modelos.
Las apuestas sociales
Y luego están los datos. Siempre los datos.
Las interacciones de los usuarios en tiempo real son invaluables para capacitar a los futuros modelos de IA: son como el oro digital en un mundo ahora invadido por AI SLOP. Una red social proporciona a su propietario un suministro constante de estos datos, que solo se volverán más valiosos a medida que las capacidades del modelo base converjan entre los competidores.
X y Meta ya están obteniendo estos datos de capacitación únicos en tiempo real de sus redes. Operai lo necesita, y la adquisición de IO de Ive podría agregar un diseño de clase mundial y hardware dedicado a sus ofertas de redes sociales, ayudando a atraer a los usuarios.
A medida que los principales jugadores de inteligencia artificial, OpenAi, Google, Meta y Anthrope, continúan evolucionando sus estrategias y capacidades, las líneas entre asistentes de IA, redes sociales y dispositivos de hardware son cada vez más borrosos. Creo que estamos presenciando no solo mejoras incrementales en la tecnología de IA, sino también la aparición de una categoría completamente nueva de productos y experiencias que podrían remodelar fundamentalmente la forma en que interactuamos con las redes sociales.
Nos guste o no, los ojos de IA ahora están en nuestros feeds.
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Los chatbots de IA están evolucionando rápidamente con actualizaciones que ocurren constantemente de los nombres más familiares en Big Tech. Una vez más, Deepseek de China se encuentra entre los últimos en unirse a la carrera de primer nivel con un contexto de 128k, lo que significa que puede manejar conversaciones más largas y documentos más complejos.
Con la reciente actualización de su modelo R1, Deepseek se está posicionando como un competidor serio para Chatgpt, Claude y Gemini.
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El Sora de Openai fue uno de los lanzamientos más exagerados de la era de la IA, que se lanzará en diciembre de 2024, casi 10 meses después de que se previse por primera vez a reacciones asombrosas debido a que, al menos, al menos, un nivel de realismo sin precedentes, dinamismo de la cámara y adherencia rápida y clips de generación larga de 60 segundos.
Sin embargo, gran parte del brillo se ha desgastado como muchos otros generadores de videos de IA, desde startups de EE. UU. Hasta la pista de Luma y los competidores chinos Kling, Hailuo Minimax e Israel’s LTX Studio están ofreciendo modelos generativos de video de IA y aplicaciones para consumidores y usuarios empresariales que rivalizan o ya han superado la oferta de Openi. Además, todavía no hemos obtenido generaciones de 60 segundos de un solo mensaje SORA (que yo sepa, el máximo parece ser de 20 segundos).
Pero ahora Openai y su aliado/inversor/frenemy Microsoft están buscando llevar a Sora a muchos más usuarios, de forma gratuita (al menos durante algunas generaciones). Hoy, Microsoft anunció que Sora ahora se ofrece a través de su función Bing Video Creator en la aplicación móvil gratuita de Bing para iOS (Apple iPhone y App Store) y Android (Google Play Store).
Ese es un valor increíble, dado que para obtenerlo a través de ChatGPT y OpenAI, deberá pagar una suscripción CHATGPT Plus ($ 20 mensual) o Pro ($ 200 mensual).
Bing Video Creator con Sora es el último de una serie de ofertas impulsadas por la IA de Microsoft, después del lanzamiento de Bing Image Creator y Copilot.
Como Microsoft Corporate Vicepresident (CVP) y Jefe de Search Jordi Ribas escribieron en X: “Hace dos años, Bing fue el primer producto en enviar creación de imágenes de forma gratuita para nuestros usuarios. Hoy, estoy emocionado de compartir que Bing Video Creator ahora está disponible en la aplicación Mobile de Bing, en todas partes que Bing Image Creator está disponible. Ven a la vida “.
Para presentar Bing Video Creator, Microsoft ha lanzado un anuncio de video promocional (incrustado arriba) que muestra cómo la herramienta da vida a ideas creativas.
El anuncio demuestra que los usuarios escriben indicaciones como “Crear un colibrí que aletea sus alas en cámara ultra lenta”, “una tortuga que se desplaza lentamente a través de un cañón de coral de neón” y “un pequeño astronauta que explora un planeta de hongos gigantes”. La IA luego genera videoclips cortos y vibrantes basados en estas indicaciones.
El video enfatiza lo fácil que es crear y compartir estos videos, incluido un ejemplo del video de astronauta que se comparte en un chat y recibe reacciones positivas.
Creaciones de video verticales de 5 segundos gratis en dispositivos móviles, con videos horizontales próximamente
Bing Video Creator convierte las indicaciones de texto en videos generados por IA de cinco segundos. Todavía no es compatible con las generaciones de texto a video o video a video (que muchos otros generadores de videos de IA rivales, incluida la implementación de SORA de OpenAI).
Para usar la herramienta, los usuarios pueden abrir la aplicación móvil Bing, toque el menú en la esquina inferior derecha y seleccione “Video Creator”.
Alternativamente, puede iniciar el proceso de creación de video escribiendo una solicitud directamente en la barra de búsqueda de Bing en la aplicación, lo que es lo que es “crear un video de …”
Una vez que se ingresa el mensaje, Bing Video Creator genera un video corto basado en la descripción.
Por ejemplo, un aviso como “En un concurrido restaurante de pizza italiano, una pequeña nutria funciona como chef y usa un sombrero de chef y un delantal. Amasa la masa con sus patas y está rodeado de otros ingredientes de pizza”, resultaría en un video de cinco segundos de cinco segundos atractivo.
Actualmente, los videos están disponibles en 9:16 Formato de retrato, es decir, vertical, perfecto para los pantalones cortos de Tiktok y YouTube, aunque Microsoft lo dice en su publicación de blog de anuncios que una opción de relación de aspecto de 16: 9 también conocida como paisaje u horizontal está “llegando pronto”.
Los usuarios pueden hacer cola hasta tres generaciones de video a la vez, y cada creación se almacena por hasta 90 días. Una vez que un video está listo, se puede descargar, compartir por correo electrónico o redes sociales, o acceder a través de un enlace directo.
Bing Video Creator estará disponible en todo el mundo hoy, excepto China y Rusia. Ahora está disponible en la aplicación móvil de Bing, y también se dice que la búsqueda de escritorio y copilotos se lanzarán “pronto”.
Gratis para usar para 10 generaciones rápidas, generaciones lentas ilimitadas
Bing Video Creator es gratuito para todos los usuarios.
A cada usuario se le permiten diez generaciones de video “rápidas”, que pueden crear videos en segundos.
Después de usarlos, los usuarios pueden continuar con las generaciones de velocidad estándar, lo que lleva minutos, sin costo, o canjea 100 puntos de recompensas de Microsoft por cada creación rápida adicional.
Esos puntos de recompensa provienen del programa gratuito de opción de Microsoft que permite a los usuarios ganar puntos para las actividades cotidianas, como buscar con Bing, comprar en la tienda de Microsoft o jugar con Xbox Game Pass.
Para participar, los usuarios deben iniciar sesión con una cuenta de Microsoft y activar su tablero de recompensas aquí.
Más allá de los divertidos videos y publicaciones en redes sociales, Bing Video Creator se posiciona como una herramienta para mejorar la comunicación cotidiana y la creatividad. El anuncio de Bing alienta a los usuarios a crear videos para celebrar momentos especiales, probar ideas creativas y comunicarse de manera más efectiva.
Para ayudar a los usuarios a obtener los mejores resultados, Bing sugiere proporcionar indicaciones descriptivas, incorporar un lenguaje orientado a la acción y experimentar con tono y estilo, como la estética cinematográfica o juguetona.
AI y seguridad responsables, incorporado
Microsoft dice que Bing Video Creator está diseñado de acuerdo con sus principios de IA responsables, aprovechando los estándares C2PA para las credenciales de contenido para ayudar a identificar contenido generado por AI.
La herramienta también incluye características de moderación que bloquean automáticamente las indicaciones que podrían generar videos dañinos o inseguros.
Implicaciones para empresas y tomadores de decisiones técnicas
Aunque Bing Video Creator se enmarca actualmente como una herramienta centrada en el consumidor, su tecnología y capacidades subyacentes podrían tener implicaciones interesantes para los usuarios empresariales, particularmente aquellos involucrados en la orquestación de IA, la ingeniería de datos y el despliegue del modelo de IA.
Para los ingenieros de IA responsables de implementar y ajustar modelos de idiomas grandes, Bing Video Creator destaca la creciente madurez del video de IA generativo más allá de los modelos basados en texto. Si bien no es un producto empresarial en sí, la tecnología detrás de este podría inspirar nuevas formas de incorporar la generación de videos en los flujos de trabajo comerciales, como crear resúmenes de video automatizados, contenido de capacitación o materiales de marketing.
Para los profesionales que orquestan tuberías de IA escalables, Bing Video Creator muestra una aplicación práctica de video generativo que podría influir en cómo las empresas piensan sobre la implementación de estos modelos a escala. La facilidad de uso y la capacidad de respuesta rápida de la herramienta sugieren posibles aplicaciones futuras dentro de los flujos de trabajo empresariales, ya sea para capacitación interna, ideación creativa o participación del cliente.
Los ingenieros de datos pueden ver la simplicidad y la compartimiento del creador de video de Bing como una demostración de cómo la IA puede hacer que las ideas complejas basadas en datos sean más accesibles. Si bien estos videos de grado de consumo son breves y enfocados visualmente, se podría adaptar tecnología similar en el futuro para convertir conjuntos de datos complejos o resultados del proyecto en narraciones de video cortas y atractivas que resuenan con audiencias no técnicas.
Bing Video Creator es parte del impulso continuo de Bing para democratizar la creatividad de la IA. Si bien aún no se sabe sobre las características más allá del soporte de video de paisajes, Bing dice que continuará refinando y expandiendo la experiencia a medida que más usuarios comiencen a explorar la generación de videos.
Para aquellos listos para probarlo, Bing invita a los usuarios a descargar la aplicación móvil Bing y comenzar a crear videos hoy.
Para obtener más información sobre Bing Video Creator y cómo comenzar a obtener puntos de recompensas de Microsoft para una creación de video aún más rápida, visite aquí.
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