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Israel is building a ChatGPT-like tool weaponizing surveillance of Palestinians

Published

2 meses ago

6 marzo, 2025

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The Israeli army is developing a new, ChatGPT-like artificial intelligence tool and training it on millions of Arabic conversations obtained through the surveillance of Palestinians in the occupied territories, an investigation by +972 Magazine, Local Call, and the Guardian can reveal.

The AI tool — which is being built under the auspices of Unit 8200, an elite cyber warfare squad within Israel’s Military Intelligence Directorate — is what’s known as a Large Language Model (LLM): a machine-learning program capable of analyzing information and generating, translating, predicting, and summarizing text. Whereas LLMs available to the public, like the engine behind ChatGPT, are trained on information scraped from the internet, the new model under development by the Israeli army is being fed vast amounts of intelligence collected on the everyday lives of Palestinians living under occupation.

The existence of Unit 8200’s LLM was confirmed to +972, Local Call, and the Guardian by three Israeli security sources with knowledge of its development. The model was still being trained in the second half of last year, and it is unclear whether it has been deployed yet or how exactly the army will use it. However, sources explained that a key benefit for the army will be the tool’s ability to rapidly process large quantities of surveillance material in order to “answer questions” about specific individuals. Judging by how the army already uses smaller language models, it seems likely that the LLM could further expand Israel’s incrimination and arrest of Palestinians.

“AI amplifies power,” an intelligence source who has closely followed the Israeli army’s development of language models in recent years explained. “It allows operations [utilizing] the data of far more people, enabling population control. This is not just about preventing shooting attacks. I can track human rights activists. I can monitor Palestinian construction in Area C [of the West Bank]. I have more tools to know what every person in the West Bank is doing. When you hold so much data, you can direct it toward any purpose you choose.”

While the tool’s development predates the current war, our investigation reveals that, after October 7, Unit 8200 sought the assistance of Israeli citizens with expertise in the development of language models who were working at tech giants like Google, Meta, and Microsoft. With the mass mobilization of reservists at the start of Israel’s onslaught on Gaza, industry experts from the private sector began enlisting in the unit — bringing knowledge that was previously “accessible only to a very exclusive group of companies worldwide,” as one security source stated. (In response to our inquiries, Google stated that it has “employees who do reserve duty in various countries” and emphasized that the work they do in that context “is not connected to Google.” Meta and Microsoft declined to comment.)

A security camera seen overlooking the West Bank city of Hebron, January 15, 2013. (Nati Shohat/Flash90)

According to one source, Unit 8200’s chatbot has been trained on 100 billion words of Arabic obtained in part through Israel’s large-scale surveillance of Palestinians under the rule of its military — which experts warn constitutes a severe violation of Palestinian rights. “We are talking about highly personal information, taken from people who are not suspected of any crime, to train a tool that could later help establish suspicion,” Zach Campbell, a senior technology researcher at Human Rights Watch, told +972, Local Call, and the Guardian.

Nadim Nashif, director and founder of the Palestinian digital rights and advocacy group 7amleh, echoed these concerns. “Palestinians have become subjects in Israel’s laboratory to develop these techniques and weaponize AI, all for the purpose of maintaining [an] apartheid and occupation regime where these technologies are being used to dominate a people, to control their lives. This is a grave and continuous violation of Palestinian digital rights, which are human rights.”

‘We’ll replace all intelligence officers with AI agents’

The Israeli army’s efforts to develop its own LLM were first acknowledged publicly by Chaked Roger Joseph Sayedoff, an intelligence officer who presented himself as the project’s lead, in a little-noticed lecture last year. “We sought to create the largest dataset possible, collecting all the data the State of Israel has ever had in Arabic,” he explained during his presentation at the DefenseML conference in Tel Aviv. He added that the program is being trained on “psychotic amounts” of intelligence information.

According to Sayedoff, when ChatGPT’s LLM was first made available to the public in November 2022, the Israeli army set up a dedicated intelligence team to explore how generative AI could be adapted for military purposes. “We said, ‘Wow, now we’ll replace all intelligence officers with [AI] agents. Every five minutes, they’ll read all Israeli intelligence and predict who the next terrorist will be,’” Sayedoff said.

But the team was initially unable to make much progress. OpenAI, the company behind ChatGPT, rejected Unit 8200’s request for direct access to its LLM and refused to allow its integration into the unit’s internal, offline system. (The Israeli army has since made use of OpenAI’s language model, purchased via Microsoft Azure, as +972 and Local Call revealed in another recent investigation. OpenAI declined to comment for this story.)

And there was another problem, Sayedoff explained: existing language models could only process standard Arabic — used in formal communications, literature, and the media — not spoken dialects. Unit 8200 realized it would need to develop its own program, based, as Sayedoff said in his lecture, “on the dialects that hate us.”

Shadows of police CCTV cameras seen near Jaffa Gate in Jerusalem’s Old City, January 30, 2017. (Sebi Berens/Flash90)

The turning point came with the onset of the Gaza war in October 2023, when Unit 8200 began recruiting experts in language models from private tech companies as reservists. Ori Goshen, co-CEO and co-founder of the Israeli company AI21 Labs which specializes in language models, confirmed that employees of his participated in the project during their reserve duty. “A security agency cannot work with a service like ChatGPT, so it needs to figure out how to run AI within an [internal] system that is not connected to other networks,” he explained.

According to Goshen, the benefits LLMs provide to intelligence agencies could include the ability to rapidly process information and generate lists of “suspects” for arrest. But for him, the key is their ability to retrieve data scattered across multiple sources. Rather than using “primitive search tools,” officers could simply “ask questions and get answers” from a chatbot — which, for instance, would be able to tell you whether two people had ever met, or instantly determine whether a person had ever committed a particular act.

Goshen conceded, however, that blind reliance on these tools could lead to mistakes. “These are probabilistic models — you give them a prompt or a question, and they generate something that looks like magic,” he explained. “But often, the answer makes no sense. We call this ‘hallucination.’”

Campbell, of Human Rights Watch, raised a similar concern. LLMs, he said, function like “guessing machines,” and their errors are inherent to the system. Moreover, the people using these tools are often not the ones who developed them, and research shows they tend to trust them more. “Ultimately, these guesses could be used to incriminate people,” he said.

Previous investigations by +972 and Local Call into the Israeli army’s use of AI-based targeting systems to facilitate its bombing of Gaza have highlighted the operational flaws inherent to such tools. For example, the army has used a program known as Lavender to generate a “kill list” of tens of thousands of Palestinians, whom the AI incriminated because they displayed characteristics that it had been taught to associate with membership of a militant group.

The army then bombed many of these individuals — usually while at home with their families — even though the program was known to have an error rate of 10 percent. According to sources, human oversight of the assassination process served merely as a “rubber stamp,” and soldiers treated Lavender’s outputs “as if it were a human decision.”

Palestinians cross Qalandiya checkpoint on their way from the West Bank to the fourth Friday prayer of Ramadan in Al-Aqsa Mosque, April 29, 2022. (Oren Ziv)

Palestinians cross Qalandiya checkpoint on their way from the West Bank to the fourth Friday prayer of Ramadan in Jerusalem’s Al-Aqsa Mosque, April 29, 2022. (Oren Ziv)

‘Sometimes it’s just a division commander who wants 100 arrests per month’

The development of a ChatGPT-style tool trained on spoken Arabic represents a further expansion of Israel’s surveillance apparatus in the occupied territories, which has long been highly intrusive. More than a decade ago, soldiers who served in Unit 8200 testified that they had monitored civilians with no connection to militant groups in order to obtain information that could be used to blackmail them — for example, regarding financial hardship, their sexual orientation, or a serious illness affecting them or a family member. The former soldiers also admitted to tracking political activists.

Alongside developing its own LLM, Unit 8200 already utilizes smaller language models that allow for the classification of information, transcription and translation of conversations from spoken Arabic to Hebrew, and efficient keyword searches. These tools make intelligence material more immediately accessible, particularly to the army’s Judea and Samaria (West Bank) Division. According to two sources, the smaller models enable the army to sift through surveillance material and identify Palestinians expressing anger at the occupation or a desire to attack Israeli soldiers or settlers.

One source described a language model currently in use that scans data and identifies Palestinians using words that indicate “troublemaking.” The source added that the army has used language models to predict who might throw stones at soldiers during operations to “demonstrate presence” — when soldiers raid a town or village in the West Bank and go door to door, storming into every house on a particular street to conduct arrests and intimidate residents.

Intelligence sources stated that the use of these language models alongside large-scale surveillance in the occupied territories has deepened Israel’s control over the Palestinian population and significantly increased the frequency of arrests. Commanders can access raw intelligence translated into Hebrew — without needing to rely on Unit 8200’s language centers to provide the material, or knowing Arabic themselves — and select “suspects” for arrest from an ever-growing list in every Palestinian locality. “Sometimes it’s just a division commander who wants 100 arrests per month in his area,” one source said.

Unlike the smaller models already in use, however, the large model currently in development is being trained with Unit 8200’s dataset of millions of conversations between Palestinians. “Spoken Arabic is data that is [hardly] available on the internet,” the source explained. “There are no transcripts of conversations or WhatsApp chats online. It doesn’t exist in the quantity needed to train such a model.”

For training the LLM, everyday conversations between Palestinians that have no immediate intelligence value still serve an essential purpose. “If someone calls another person [on the phone] and tells them to come outside because they’re waiting for them outside the school — that’s just a casual conversation, it’s not interesting,” a security source explained. “But for a model like this, it’s gold, because it provides more and more data to train on.”

An Israeli military watchtower and cameras over Road 60, occupied West Bank, Jan. 30, 2006. (Activestills)

Unit 8200 is not the only national intelligence agency attempting to develop generative AI tools; the CIA has developed a tool similar to ChatGPT to analyze open-source information, and intelligence agencies in the UK are also developing their own LLMs. However, former British and American security officials told +972, Local Call, and the Guardian that Israel’s intelligence community is taking greater risks than its American or British counterparts when it comes to integrating AI systems into intelligence analysis.

Brianna Rosen, a former White House security official and current researcher in military and security studies at the University of Oxford, explained that an intelligence analyst using a tool like ChatGPT would potentially be able to “detect threats humans might miss, even before they arise.” However, it also “risks drawing false connections and faulty conclusions. Mistakes are going to be made, and some of those mistakes may have very serious consequences.”

Israeli intelligence sources emphasized that in the West Bank, the most pressing issue is not necessarily the accuracy of these models, but rather the vast scope of arrests they enable. The lists of “suspects” are constantly growing, as massive amounts of information are continuously collected and rapidly processed using AI.

Several sources stated that a vague or general “suspicion” is often enough to justify placing Palestinians in administrative detention — an extendable prison sentence of six months without charge or trial, on the basis of undisclosed “evidence.” In an environment where surveillance of Palestinians is so extensive and the threshold for arrest is so low, they said, the addition of new AI-based tools will enhance Israel’s ability to find incriminating information on many more people.

The IDF Spokesperson did not address specific questions posed by +972, Local Call, and the Guardian “due to the sensitive nature of the information,” asserting only that “any use of technological tools is done through a rigorous process led by professionals, in order to ensure maximum accuracy of the intelligence information.”

Harry Davies of the Guardian and Sebastian Ben Daniel (John Brown) contributed to this investigation.

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Ahora puede ajustar la propia versión de su empresa del modelo de razonamiento O4-Mini de OpenAI con aprendizaje de refuerzo

Published

1 hora ago

8 mayo, 2025

Sergio Villanueva

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Operai anunció hoy en su cuenta centrada en el desarrollador en la red social X que los desarrolladores de software de terceros fuera de la compañía ahora pueden acceder a un refuerzo de refuerzo (RFT) para su nuevo modelo de razonamiento de lenguaje O4-Mini, que les permite personalizar una nueva versión privada de TI basada en los productos únicos de su empresa, terminología interna, objetivos, empleados, procesos y más.

Esencialmente, esta capacidad permite a los desarrolladores llevar el modelo a disposición del público en general y modificarlo para que se ajuste mejor a sus necesidades utilizando el tablero de plataformas de OpenAI.

Luego, pueden implementarlo a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI, otra parte de su plataforma de desarrollador, y conectarlo a sus computadoras, bases de datos y aplicaciones de empleados internos.

Una vez implementado, si un empleado o líder de la compañía quiere usarlo a través de un chatbot interno personalizado o OpenAi GPT personalizado para obtener conocimiento privado de la empresa propietaria; o para responder preguntas específicas sobre productos y políticas de la empresa; O generar nuevas comunicaciones y garantías en la voz de la compañía, pueden hacerlo más fácilmente con su versión RFT del modelo.

Sin embargo, una nota de advertencia: la investigación ha demostrado que los modelos ajustados pueden ser más propensos a jailbreaks y alucinaciones, ¡así que continúe con cautela!

Este lanzamiento expande las herramientas de optimización de modelos de la compañía más allá del ajuste fino (SFT) supervisado e introduce un control más flexible para tareas complejas y específicas de dominio.

Además, OpenAI anunció que el ajuste superior supervisado ahora es compatible con su modelo GPT-4.1 Nano, la oferta más asequible y más rápida de la compañía hasta la fecha.

¿Cómo ayuda a las organizaciones y empresas del ajuste de refuerzo (RFT)?

RFT crea una nueva versión del modelo de razonamiento O4-Mini de Openai que se adapta automáticamente a los objetivos del usuario, o a los de su empresa/organización.

Lo hace aplicando un circuito de retroalimentación durante la capacitación, que los desarrolladores de las grandes empresas (o incluso los desarrolladores independientes que trabajan por su cuenta) ahora pueden iniciarse de manera relativamente simple, fácil y asequible a través de la plataforma de desarrolladores en línea de OpenAI.

En lugar de capacitar en un conjunto de preguntas con respuestas correctas fijas, que es lo que hace el aprendizaje supervisado tradicional, RFT usa un modelo de grado para calificar múltiples respuestas candidatas por aviso.

El algoritmo de entrenamiento luego ajusta los pesos del modelo para que las salidas de alta puntuación se vuelvan más probables.

Esta estructura permite a los clientes alinear modelos con objetivos matizados, como el “estilo de casa” de comunicación y terminología de una empresa, reglas de seguridad, precisión objetiva o cumplimiento de políticas internas.

Para realizar RFT, los usuarios necesitan:

Definir una función de calificación o usar graduadores basados en modelos Operai.
Cargue un conjunto de datos con indicaciones y divisiones de validación.
Configure un trabajo de capacitación a través de API o el tablero de ajuste fino.
Monitoree el progreso, revise los puntos de control e itera en datos o lógica de calificación.

RFT actualmente admite solo modelos de razonamiento de la serie O y está disponible para el modelo O4-Mini.

Casos de uso empresarial temprano

En su plataforma, Operai destacó a varios clientes tempranos que han adoptado RFT en diversas industrias:

Conformidad ai Usó RFT para ajustar un modelo para tareas complejas de análisis de impuestos, logrando una mejora del 39% en la precisión y superando todos los modelos líderes en los puntos de referencia de razonamiento de impuestos.
Atención médica del ambiente Aplicó RFT a la asignación de código médico ICD-10, aumentando el rendimiento del modelo en 12 puntos sobre las líneas de base médica en un conjunto de datos de panel de oro.
Cascarrabias Usó RFT para el análisis de documentos legales, mejorando las puntuaciones de la extracción de citas F1 en un 20% y coincidiendo con GPT-4O en precisión al tiempo que logran una inferencia más rápida.
Runloop Modelos ajustados para generar fragmentos de código API de rayas, utilizando calificadores de sintaxis y lógica de validación AST, logrando una mejora del 12%.
Milo Aplicó RFT a tareas de programación, aumentando la corrección en situaciones de alta complejidad por 25 puntos.
Kit de seguridad Usó RFT para hacer cumplir las políticas matizadas de moderación de contenido y un mayor modelo F1 del 86% al 90% en la producción.
Chipstack, Thomson Reutersy otros socios también demostraron ganancias de rendimiento en la generación de datos estructurados, tareas de comparación legal y flujos de trabajo de verificación.

Estos casos a menudo comparten características: definiciones claras de tareas, formatos de salida estructurados y criterios de evaluación confiables, todos esenciales para un ajuste fino de refuerzo efectivo.

RFT ya está disponible para organizaciones verificadas. Openai ofrece un descuento del 50% a los equipos que eligen compartir sus conjuntos de datos de capacitación con OpenAI para ayudar a mejorar los modelos futuros. Los desarrolladores interesados pueden comenzar a usar la documentación RFT y el tablero de OpenAI.

Estructura de precios y facturación

A diferencia de supervisado o preferencia, ajuste, que se factura por token, RFT se factura en función del tiempo dedicado a la capacitación activa. Específicamente:

$ 100 por hora de tiempo de entrenamiento central (tiempo de pared durante el despliegue del modelo, calificación, actualizaciones y validación).
El tiempo es prorrateado por el segundo, redondeado a dos decimales (por lo que 1.8 horas de capacitación le costarían al cliente $ 180).
Los cargos se aplican solo al trabajo que modifica el modelo. Las colas, los controles de seguridad y las fases de configuración de inactividad no se facturan.
Si el usuario emplea modelos Operai como alumnos (por ejemplo, GPT-4.1), los tokens de inferencia consumidos durante la clasificación se facturan por separado a las tarifas de API estándar de OpenAI. De lo contrario, la compañía puede usar modelos externos, incluidos los de código abierto, como calificadores.

Aquí hay un ejemplo de desglose de costos:

Guión	Tiempo facturable	Costo
4 horas de entrenamiento	4 horas	$ 400
1.75 horas (prorrateado)	1.75 horas	$ 175
2 horas de entrenamiento + 1 hora perdida (debido a la falla)	2 horas	$ 200

Este modelo de precios proporciona transparencia y recompensa un diseño de trabajo eficiente. Para controlar los costos, Openai alienta a los equipos a:

Use alumnos livianos o eficientes cuando sea posible.
Evite la validación demasiado frecuente a menos que sea necesario.
Comience con conjuntos de datos más pequeños o ejecuciones más cortas para calibrar las expectativas.
Monitoree la capacitación con API o herramientas de tablero y haga una pausa según sea necesario.

OpenAI utiliza un método de facturación llamado “progreso hacia adelante capturado”, lo que significa que los usuarios solo se facturan por los pasos de capacitación modelo que se completaron y retuvieron con éxito.

Entonces, ¿debería su organización invertir en RFT en una versión personalizada del O4-Mini de OpenAI o no?

El refuerzo de ajuste fino introduce un método más expresivo y controlable para adaptar modelos de lenguaje a casos de uso del mundo real.

Con soporte para salidas estructuradas, calificadores basados en código y basados en modelos, y el control de API completo, RFT permite un nuevo nivel de personalización en la implementación del modelo. El despliegue de Openai enfatiza el diseño de tareas reflexivo y la evaluación robusta como claves para el éxito.

Los desarrolladores interesados en explorar este método pueden acceder a la documentación y ejemplos a través del tablero de ajuste de OpenAI.

Para las organizaciones con problemas claramente definidos y respuestas verificables, RFT ofrece una forma convincente de alinear modelos con objetivos operativos o de cumplimiento, sin construir infraestructura RL desde cero.

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CEO de Openai, otros líderes tecnológicos de EE. UU. Testifican al Congreso sobre la competencia de IA con China

Published

6 horas ago

8 mayo, 2025

Sergio Villanueva

Washington – El CEO de Openai, Sam Altman, y los ejecutivos de Microsoft y el fabricante de chips Advanced Micro Devices testificaron en Capitol Hill sobre las mayores oportunidades, riesgos y necesidades que enfrentan una industria en la que los legisladores y los tecnólogos están de acuerdo en que podría transformar fundamentalmente las empresas, la cultura y la geopolítica globales.

La audiencia se produce cuando la carrera para controlar el futuro de la inteligencia artificial se está calentando entre empresas y países. Altman’s OpenAI está en una carrera furiosa para desarrollar el mejor modelo de inteligencia artificial contra rivales tecnológicos como Alphabet y Meta, así como contra los desarrollados por competidores chinos.

“Creo que esto será al menos tan grande como Internet, tal vez más grande”, dijo Altman en sus comentarios de apertura sobre el potencial de AI para transformar la sociedad. “Para que eso suceda, la inversión en infraestructura es crítica”. Altman instó a los senadores a ayudar a introducir las “revoluciones duales” de la inteligencia artificial y la producción de energía que “cambiará el mundo en el que vivimos, creo, de maneras increíblemente positivas”.

Los testigos incluyeron a Altman; Lisa Su, directora ejecutiva del fabricante de semiconductores AMD; Michael Intrator, cofundador de AI Cloud Computing Startup CoreWeave; y Brad Smith, vicepresidente y presidente de Microsoft. Ellos cuatro ejecutivos instaron por unanimidad a los legisladores a ayudar a optimizar la política para proyectos relacionados con la IA y la recaudación de fondos.

La audiencia abarcó temas que van desde debates de la industria sobre el rendimiento de los chips, los empleos, las relaciones humanas y la generación de poder hasta preguntas más grandiosas sobre la competencia global con China y la Unión Europea.

“China tiene como objetivo liderar el mundo en la IA para 2030”, dijo el senador Ted Cruz, presidente del Comité de Comercio, Ciencia y Transporte del Senado. “En esta carrera, Estados Unidos se enfrenta a una bifurcación en el camino. ¿Vamos por el camino que abarca nuestra historia de libertad empresarial e innovación tecnológica? ¿O adoptamos las políticas de comando y control de Europa?”

Los senadores estaban ampliamente sobrios en su interrogatorio y se unieron en su preocupación de que Estados Unidos mantenga su dominio en la inteligencia artificial. Los legisladores de ambas partes también plantearon preocupaciones sobre la ciberseguridad, la privacidad de los datos y la capacidad de la IA para crear contenido que pueda confundir o engañar a las personas.

Surgieron algunas peleas partidistas. El senador Bernie Moreno, un republicano de Ohio, presionó a Su y Smith sobre si las políticas energéticas sostenibles de la administración Biden obstaculizaron el objetivo de producir más poder para la infraestructura relacionada con la IA.

Y el senador Tammy Duckworth, un demócrata de Illinois, criticó los recortes del presidente Donald Trump y el multimillonario Elon Musk a fondos federales para la investigación y a agencias como los Laboratorios Nacionales y la Fundación Nacional de Ciencias del Departamento de Energía, pintándolos como “un ataque de auto sabotaje”.

“¿Alguien realmente tiene confianza en que Dege ha existido hace décadas, no habrían reducido el proyecto que creó Internet como un ejemplo de investigación y desarrollo innovador y financiado en público?” preguntó Duckworth.

Pero a pesar de algunas púas, la audiencia mantuvo un tenor discreto y algunas bromas bipartidistas como legisladores y ejecutivos discutieron el potencial de una tecnología que toda presente acordó determinaría el futuro de la humanidad.

“Mira, hay una carrera, pero necesitamos entender para qué estamos corriendo”, dijo el senador Brian Schatz, demócrata de Hawaii, a los testigos. “No es solo una especie de carrera comercial, por lo que podemos superar a nuestro competidor más cercano en el sector público o en el sector privado. Estamos tratando de ganar una carrera para que prevalezcan los valores estadounidenses”.

Varios de los ejecutivos advirtieron contra los controles de exportación de los Estados Unidos que podrían terminar empujando a otros países hacia la tecnología de IA de China.

“Entendemos totalmente como industria la importancia de la seguridad nacional”, dijo Su. Pero agregó, si no puede “adoptar nuestra tecnología en el resto del mundo, habrá otras tecnologías que vendrán a jugar”. Esas tecnologías están menos avanzadas hoy, pero madurará con el tiempo, dijo.

Altman estableció una conexión directa entre la capacidad de los Estados Unidos para atraer el talento global y la capacidad de vender sus productos a nivel mundial a la seguridad nacional y su influencia internacional.

“El apalancamiento y la potencia que los EE. UU. Obtienen al tener iPhones son los dispositivos móviles que la gente más quiere, y Google es el motor de búsqueda que las personas más quieren en todo el mundo es enorme”, dijo Altman. “Hablamos tal vez menos sobre cuánto las personas quieren usar chips y otra infraestructura desarrollada aquí, pero creo que no es menos importante, y debemos tener como objetivo que se adopte toda la pila de los Estados Unidos por la mayor cantidad posible del mundo”.

La rivalidad comercial entre Estados Unidos y China ha pesado mucho en la industria de la IA, incluidos los fabricantes de chips Nvidia y AMD con sede en California.

La administración Trump anunció en abril que restringiría las ventas de los chips H20 de NVIDIA y los chips MI308 de AMD a China.

Nvidia ha dicho que los controles de exportación más estrictos le costarán a la compañía $ 5.5 mil millones adicionales. AMD dijo después de informar sus ganancias trimestrales esta semana que le costará a la empresa $ 1.5 mil millones en ingresos perdidos en los próximos meses.

Todavía son inciertos los efectos en los controles adicionales de ChIP de IA establecidos por la administración del ex presidente Joe Biden que surtirán la próxima semana que se dirige a más de 100 países. La política atrajo una fuerte oposición de Nvidia y otras compañías tecnológicas, mientras que otros fueron respaldados por otros, incluida la compañía de IA Anthrope, como una forma de evitar que las “operaciones sofisticadas de contrabando” de China obtuvieran fichas de compañías shell en terceros países.

El departamento de comercio dijo en un correo electrónico el jueves que Trump planea reemplazar la regla “demasiado compleja y demasiado burocrática” de Biden con una más simple pero no dijo cuándo.

El día antes de la audiencia, Altman visitó el sitio de Abilene, Texas, del Proyecto Masivo del Centro de Datos Stargate que se está construyendo para OpenAI en colaboración con Oracle y otros socios. El sitio fue elegido por su acceso potencial a una variedad de recursos energéticos, incluida la energía eólica y solar.

Altman, durante la audiencia, dijo que Texas había sido “increíble” al incentivar los principales proyectos de IA. “Creo que sería algo bueno para otros estados”, dijo Altman. Él predijo que el sitio de Abilene sería la “instalación de entrenamiento de IA más grande del mundo”.

Pero Altman también advirtió más tarde contra un marco regulatorio de mosaico para la IA.

“Es muy difícil imaginarnos descubrir cómo cumplir con 50 conjuntos diferentes de regulaciones”, dijo Altman. “Un marco federal que es un toque ligero, que podemos entender, y nos permite movernos con la velocidad que requiere este momento, parece importante y bien”.

Si bien la industria tecnológica ha dependido durante mucho tiempo de los centros de datos para ejecutar servicios en línea, desde el correo electrónico y las redes sociales hasta las transacciones financieras, la nueva tecnología de IA detrás de los chatbots populares y las herramientas generativas de IA requieren un cálculo aún más poderoso para construir y operar.

Un informe publicado por el Departamento de Energía a fines del año pasado estimó que la electricidad necesaria para los centros de datos en los Estados Unidos se triplicó durante la última década y se proyecta que se duplique o triplique nuevamente para 2028 cuando podría consumir hasta el 12% de la electricidad de la nación.

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Associated Press y OpenAI tienen un acuerdo de licencia y tecnología que permite el acceso de OpenAI a parte de los archivos de texto de AP.

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El escritor de tecnología AP Matt O’Brien contribuyó a este informe de Providence, Rhode Island.

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¿Chatgpt es útil en la cocina?

Published

6 horas ago

8 mayo, 2025

Sergio Villanueva

La tecnología siempre me ha inquietado, creditada, en parte, con una obsesión temprana con La zona crepuscular y mi tesis universitaria en Valiente mundo nuevoAmbos cuentos de advertencia sobre el comercio de la agencia humana por la facilidad tecnológica. Avance rápido para 2025, estaba debidamente fascinado y temeroso de lo que AIS como Chatgpt podría hacer por, o más bien, a—Pople and Society en general, así que era reacio a probar la aplicación por mí mismo.

Aunque tarde en la fiesta, finalmente cedí y desde entonces he aliviado el uso del chatbot Ai principalmente para ayudar con las compras de comestibles, la preparación de comidas y los ajustes de recetas. (Bien … y la lectura ocasional de la astrología, el plan de entrenamiento y el consejo de relación.

Me ayuda a comprar comestibles (en un idioma diferente)

Como un nómada digital que actualmente pasa la mayor parte de mi tiempo en el extranjero, no tengo todos los ingredientes a los que estoy acostumbrado a mi disposición. Estoy en Seúl, y una semana típica generalmente me hace visitar al menos tres mercados de alimentos separados en la ciudad para crear los platos específicos que estoy ansiando.

Con ChatGPT, obtengo sugerencias en ciertos lugares que tienen más probabilidades de tener los elementos que son más difíciles de conseguir, lo que ayuda a refinar mi carrera de ratas en las líneas de pago en la expansión de la ciudad. Incluso me dice exactamente qué buscar en el alfabeto coreano, más swaps válidos en caso de que las opciones sean limitadas, ahorrándome toneladas de tiempo dudándome o escribiendo cosas manualmente en una aplicación de traducción.

Comparte hacks de cocina sorprendentes

Más allá de las compras, también aprendí algunos trucos en la cocina. Si bien normalmente hago recetas antes de dominarlas, no soy un purista de medición y tengo un ojo e intuición bastante buenos en la cocina. Aún así, hay algunos consejos y técnicas nuevas que he aprendido de ChatGPT que han demostrado ser inmensamente útiles.

Por ejemplo, una de mis recetas favoritas de todos los tiempos es para tazas de lechuga de pollo picadas inspiradas en tailandés … pero nunca había visto pollo picado en ningún mercado de Seúl (y mis habilidades de lingüística coreana elemental me ponen demasiado nervioso para buscarlo en una carnicería). Le pregunté a Chatgpt cómo podría imitar mejor esta receta, esperando que tuviera que renunciar a la deliciosa textura derribada para trozos de pollo más suaves que simplemente no golpearían lo mismo.

Sin embargo, me indicó que comprara muslos de pollo sinceros (para un sabor más rico que la pechuga de pollo, mi típica opción), congele durante unos 30 minutos, despegue la piel, luego córtelo en tiras delgadas antes de balancear el cuchillo hacia adelante y hacia atrás para obtener una textura terrestre.

Sí, esto tomó más tiempo y esfuerzo que simplemente comprar pollo picado como estaba acostumbrado, pero la sensación de logro del bricolaje y la capacidad de hacer esta receta a una T satisfecho mis papilas gustativas y mi orgullo por igual.

Ayuda a minimizar el desperdicio de alimentos

He vivido solo durante la mayor parte de mi vida adulta, que, en lo que respecta a la actividad de la cocina, significa que nadie tiene sus patas en mis bocadillos y dulces (¡sí!) Pero es muy común que los artículos como las verduras salgan mal antes de que tenga la oportunidad de terminarlos. En el esfuerzo por ahorrar mi presupuesto y el planeta una comida a la vez, le he pedido a ChatGPT que compartiera ideas para lo que podría hacer con artículos específicos en mi refrigerador que estaban en su última pierna.

Por ejemplo, tenía un puñado de repollo morado de un tazón de carne inspirado en coreano, además de algunas zanahorias, cilantro y menta de mi plato de pollo tailandés. Dejando de lado este producto, tenía algunas tiras de carne congelada y un paquete de fideos Konjac que normalmente salvo para hacer sukiyaki (un plato japonés de olla caliente), junto con productos básicos de refrigerador y despensa como jengibre y ajo picado, salsa de soya y salsa de pescado. Si bien mi intuición me dijo que estos ingredientes se combinarían bien, ChatGPT me dio los pasos exactos para convertirlo en un plato de fideos inspirado en vietnamita y sabrosa. El resultado: desechos mínimos, sabor máximo y una nueva receta en mi arsenal.

Inspira la creatividad de la cocina, una especie de

A pesar de los méritos de mis aventuras llenas de comida con ChatGPT, todavía cuestiono y modifique sus sugerencias regularmente, que en realidad ha refinado mis habilidades de pensamiento crítico y creatividad en la cocina.

Además de sentir que ciertos ingredientes pueden funcionar juntos en armonía, a menudo me pregunto si diferentes métodos podrían producir un resultado más sabroso. Por ejemplo, en la receta de fideos antes mencionada, ChatGPT me indicó que cocinara la carne de res, retirarla, solo que salteando ajo y jengibre antes de agregar verduras a la mezcla. Le pregunté si funcionaría primero agregar los aromáticos para que la carne sea más sabrosa y fragante, y confirmó que mi presentimiento era correcto.

Ofrece una sensación de mi ingesta de macronutrientes

Por último, a veces me refiero a ChatGPT al hacer una comida para obtener un rango de estadio de lugar donde se encuentran mis macros. Principalmente miro proteínas y fibra, principalmente para apoyar mi reciente enfoque en el entrenamiento de fuerza y mantenerme saciado (y así minimizar mi propensión a toda la vida para los refrigerios nocturnos).

Si bien tomo las estimaciones como un punto de referencia en lugar de una garantía, aprecio tener un mayor sentido de dónde se encuentran estos números para poder seguir el rumbo de mis objetivos y modificar mi dieta según sea necesario, dudas, mezclando yogur griego con granola, nueces y frutas para que el postre se cierre a ambos objetivos.

El resultado final

Aunque duele al escéptico en mí decirlo, usar ChatGPT como mi asistente centrado en la comida ha cambiado el juego de innumerables maneras. Si bien mi cautela no ha ido completamente en cuanto a cómo la IA está cambiando nuestros cerebros, relaciones y la sociedad en general, tengo que dar crédito donde se debe y admitir que ChatGPT continuará siendo mi sous chef en el futuro previsible.

Dicho esto, continuaré viéndolo como una colaboración en lugar de la Biblia, encontraré oportunidades para que me inspire a ser un cocinero más ágil y reflexivo, y sí, titular “por favor” y “gracias” si mi temor de ciencia ficción de una revuelta de IA ha llegado a la fruta.