
¿El futuro de la IA? Nuevo modelo chino opera con neuronas al estilo humano
Inteligencia ArtificalEl lunesEl enfoque de los investigadores chinos permite entrenar el modelo utilizando volúmenes de datos significativamente más bajos.
La identificación por huella de voz se popularizó entre clientes bancarios adinerados hace más de una década, permitiéndoles acceder a sus cuentas mediante una frase de desafío oral con el teléfono.
Inteligencia Artifical24 de julio de 2025Durante una conferencia organizada por la Reserva Federal de EE.UU. en Washington D.C., Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, advirtió sobre los riesgos crecientes asociados al uso de la identificación de voz digital en operaciones financieras.
Altman expresó su preocupación por la posibilidad de que actores malintencionados utilicen tecnologías de clonación de voz basadas en inteligencia artificial para realizar transferencias de dinero no autorizadas. "Estoy muy nervioso de que tengamos una inminente y significativa crisis de fraude", afirmó Altman en un panel moderado por Michelle Bowman, vicepresidenta de supervisión del organismo regulador.
La identificación por huella de voz se popularizó entre clientes bancarios adinerados hace más de una década, permitiéndoles acceder a sus cuentas mediante una frase de desafío oral con el teléfono. Sin embargo, con los avances en inteligencia artificial, los clones de voz —y próximamente los de video— pueden imitar voces humanas con un grado de realismo que, según Sam Altman, se está volviendo "indistinguible de la realidad", lo que plantea la necesidad de desarrollar nuevos métodos de verificación.
Ante este panorama, Bowman sugirió la posibilidad de establecer asociaciones para enfrentar estos desafíos. No obstante, algunas instituciones financieras en Estados Unidos se mantienen cautelosas frente al uso extensivo de la IA, debido tanto a barreras regulatorias para aprobar tecnologías personalizadas como al potencial riesgo de cometer errores con consecuencias económicas de gran magnitud.
El enfoque de los investigadores chinos permite entrenar el modelo utilizando volúmenes de datos significativamente más bajos.
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