Palabras clave：AGI, competencia en IA entre China y EE.UU., modelos de lenguaje grandes, robots humanoides, entrenamiento de IA, teorías de conspiración sobre AGI, autoconciencia introspectiva en LLMs, entrenamiento de fuerza laboral robótica, Google Earth con IA, Xpeng Robotaxi de nivel L4
🔥 Enfoque
La ‘teoría de la conspiración’ de la AGI y el panorama de la competencia entre EE. UU. y China en IA : La Inteligencia Artificial General (AGI) se describe como una ‘teoría de la conspiración’ llena de promesas y amenazas exageradas, a cuya llegada se le atribuyen expectativas extremas de resolver todos los problemas o de provocar un desastre apocalíptico. Al mismo tiempo, la competencia entre Estados Unidos y China en el campo de la IA se intensifica. Aunque EE. UU. lidera en semiconductores e investigación, China muestra un gran potencial para movilizar recursos de toda la sociedad en el desarrollo y despliegue de la IA, lo que podría superar a EE. UU. Estas discusiones suscitan una profunda reflexión sobre el futuro de la IA y el panorama del poder global.（Fuente：MIT Technology Review）
Dudas sobre la capacidad de introspección de los modelos de IA : Una investigación de Anthropic revela que los Large Language Models (LLMs) muestran una alta falta de fiabilidad al describir con precisión sus propios procesos internos, y su supuesta ‘conciencia introspectiva’ aún requiere una medición y comprensión profundas. Este hallazgo genera preocupación sobre la transparencia, la interpretabilidad y la futura capacidad de comportamiento autónomo de la IA, y también impulsa a los investigadores a reexaminar los límites de la ‘autoconciencia’ de la IA.（Fuente：MIT Technology Review）
Mano de obra humana entrena robots humanoides : Para entrenar robots humanoides multitarea, algunas startups están empleando una gran cantidad de mano de obra humana para realizar trabajos repetitivos, como grabar cientos de videos de sí mismos doblando toallas. Este método de recopilación de datos revela el ‘trabajo sucio y pesado’ detrás del aprendizaje de los robots, destacando la necesidad de nuevos tipos de mano de obra para el entrenamiento de la IA y suscitando reflexiones sobre los futuros modelos de colaboración humano-robot.（Fuente：MIT Technology Review）
🎯 Tendencias
Google Earth AI logra razonamiento geoespacial a escala planetaria : Google ha lanzado Earth AI, que, combinando el modelo Gemini y la experiencia en modelado mundial, logra por primera vez un razonamiento geoespacial complejo a escala planetaria. Puede integrar datos de múltiples fuentes para la monitorización ambiental y la respuesta a desastres, y ya ha proporcionado servicios de alerta de inundaciones a 2 mil millones de personas. Su agente puede descomponer problemas complejos, invocar modelos y herramientas para ejecutar planes, y ha demostrado un rendimiento excepcional en pruebas de referencia de preguntas y respuestas, marcando un avance significativo de la IA en el campo del análisis geoespacial.（Fuente：36氪）
Xpeng lanza Robotaxi de nivel L4 y el robot humanoide IRON : El Día de la Tecnología de Xpeng anunció la operación de prueba de su Robotaxi de nivel L4 en 2026, equipado con un sistema de doble redundancia y un modelo VLA ‘sin mapa’, y la apertura de su SDK para acelerar la comercialización. Al mismo tiempo, presentó el robot humanoide IRON, que incorpora un sistema anticolisión ‘AEB interior’ y un modelo de mundo físico a gran escala, enfatizando la integración segura de la IA en el mundo real. Esto marca un progreso significativo de la IA física en la conducción autónoma y los escenarios domésticos, presagiando una aplicación más profunda de la IA, pasando de algoritmos virtuales a un mundo físico real.（Fuente：36氪）
Aceleración de la industrialización de robots humanoides, pedidos en auge : Empresas como UBTECH, Unitree Robotics y ZHIYUAN Robotics han recibido pedidos de miles de unidades, con contratos que ascienden a cientos de millones de yuanes, lo que indica que los robots humanoides están pasando del laboratorio a escenarios industriales reales. La manufactura y la educación son los principales compradores, y las empresas están comenzando a centrarse en la capacidad de entrega, la optimización de la cadena de suministro y el control de costos, explorando también productos por debajo de los diez mil yuanes y mercados extranjeros. Esto presagia una aceleración en la producción masiva de la industria de robots humanoides, pasando de las demostraciones tecnológicas a la implementación comercial a gran escala.（Fuente：36氪）
Innovación en modelos y arquitecturas de IA : Se ha lanzado GEN-0, el modelo fundacional de robots de nueva generación, basado en la arquitectura Harmonic Reasoning, con el objetivo de construir compañeros robóticos inmersivos. El equipo ByteDance Seed ha lanzado el modelo de lenguaje Loop, que extiende el razonamiento latente a través de modelos de lenguaje recurrentes, logrando un rendimiento SOTA con un tamaño más pequeño. El modelo Kimi-K2 Reasoning se ha fusionado con vLLM, el modelo MiniMax-M2 se ha lanzado en Poe, y Gemini 3.0 está a punto de ser lanzado, impulsando conjuntamente la optimización de la inferencia de LLM y la iteración de nuevos modelos. Al mismo tiempo, el nuevo hardware de IA, como la computación neuromórfica, está mejorando la eficiencia de las redes neuronales.（Fuente：shaneguML, arohan, scaling01, op7418, MiniMax__AI, Ronald_vanLoon, scaling01, teortaxesTex）
Avances en la aplicación de la IA en campos específicos : La IA avanza en el campo médico: Wandercraft y NVIDIA colaboran para impulsar la asistencia médica móvil, y la nanomedicina se une a la IA para abordar enfermedades neurodegenerativas. Ai2 lanza OlmoEarth, aplicando modelos fundacionales de IA para obtener información de datos terrestres. Brain-IT reconstruye imágenes a partir de fMRI mediante un Transformer de interacción cerebral. Los LLM mejoran significativamente su rendimiento en el razonamiento numérico con datos tabulares a través del marco TabDSR.（Fuente：Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, natolambert, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers）
Desarrollo de LLM multimodales y IA de video : La optimización de la generación de video por IA se acelera: Krea.ai reduce el tiempo de procesamiento mediante tecnologías como FA3. HuggingFace lanza Qwen-Image-2509-MultipleAngles, un potente modelo multimodal. Meituan LongCat lanza LongCat-Flash-Omni, un modelo multimodal de baja latencia que soporta 128K de contexto y 8 minutos de interacción de audio y video en tiempo real. UniPruneBench, como benchmark unificado, evalúa los métodos de compresión de tokens visuales de los LLM multimodales, revelando la eficacia del pruning aleatorio y la fragilidad de las tareas OCR.（Fuente：RisingSayak, huggingface, teortaxesTex, HuggingFace Daily Papers）
Expansión de capacidades y aplicaciones de robots : Los robots impulsados por IA demuestran una destreza a nivel humano, por ejemplo, destacando en partidos de voleibol y siendo capaces de realizar inspecciones de calidad en fábricas inteligentes. El robot humanoide Xpeng IRON, con su carcasa de tela y diseño personalizable, presagia una mayor integración de los robots en la vida diaria. Los robots de IA de código abierto Reachy 2 y Reachy mini impulsan el desarrollo tecnológico. AUBO Robotics está innovando la carga inteligente de vehículos eléctricos mediante IA.（Fuente：Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, teortaxesTex, ClementDelangue, Ronald_vanLoon）
Investigación sobre optimización de entrenamiento e inferencia de IA : La investigación explora cómo el procesamiento discriminativo de componentes de movimiento facilita el aprendizaje no supervisado conjunto de profundidad y auto-movimiento, mejorando la robustez en condiciones complejas. Al retener problemas moderadamente fáciles como regularizadores de longitud en RLVR, se logra la ‘brevedad gratuita’ en la inferencia de LLM, reduciendo la redundancia. Un estudio sobre la colaboración de sistemas multi-agente revela la ‘brecha de colaboración’ y propone el método de ‘razonamiento por relevo’ para cerrarla.（Fuente：HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers）
Degradación y generalización de la representación visual en modelos VLA : Un estudio revela que el ajuste fino ingenuo de acción en modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) conduce a la degradación de la representación visual, afectando la capacidad de generalización del modelo a escenarios OOD (fuera de distribución). La investigación propone un método simple y efectivo para mitigar esta degradación, restaurando las capacidades visuales y lingüísticas heredadas de los modelos VLA, lo cual es crucial para mejorar el rendimiento de generalización de los modelos VLA en tareas complejas del mundo real.（Fuente：HuggingFace Daily Papers）
🧰 Herramientas
PandaWiki: Sistema de base de conocimientos de código abierto impulsado por IA : PandaWiki es un sistema de construcción de bases de conocimientos de código abierto impulsado por grandes modelos de IA, que ofrece funciones de creación, preguntas y respuestas, y búsqueda de IA. Puede utilizarse para construir documentación de productos, documentación técnica, FAQ y sistemas de blogs inteligentes. Soporta edición de texto enriquecido, integración de aplicaciones de terceros e importación de contenido de múltiples fuentes, con el objetivo de ayudar a los usuarios a construir rápidamente una plataforma de gestión de conocimientos inteligente.（Fuente：GitHub Trending）
llama.cpp lanza nueva WebUI : llama.cpp ha lanzado una nueva WebUI y la versión beta LlamaBarn v0.10.0, permitiendo a los usuarios ejecutar modelos de lenguaje grandes de código abierto localmente de manera más conveniente, proporcionando una interfaz gráfica amigable para la inferencia e interacción con modelos. Esto reduce drásticamente la barrera para el despliegue y uso local de LLM, facilitando a desarrolladores e investigadores la realización de experimentos y aplicaciones.（Fuente：ggerganov, mervenoyann, ggerganov）
Herramientas de creación y traducción de video con IA : fabianstelzer ha desarrollado un agente de chat que integra herramientas de video de IA como Seedream, VEO 3.1, Kling 2.1 y ElevenLabs v2v, simplificando el complejo proceso de producción de video con IA. Kling Lab, como nuevo espacio de trabajo, también conecta T2I e I2V a través de nodos para una creación intuitiva y animaciones naturales. Al mismo tiempo, Bilibili ha lanzado funciones de traducción de video con IA y replicación de timbre de voz, mejorando significativamente la experiencia de visualización y la eficiencia de producción de contenido de video multilingüe.（Fuente：fabianstelzer, Kling_ai, op7418）
Windsurf Codemaps mejora la comprensión de código de la IA : Cognition ha lanzado Codemaps en Windsurf, impulsado por SWE-1.5 y Sonnet 4.5, con el objetivo de mejorar la capacidad de la IA para comprender bases de código, resolviendo los problemas de ineficiencia y ‘slop’ causados por el ‘vibe-coding’. Al expandir la comprensión, Codemaps ayuda a los desarrolladores a aumentar la productividad, haciendo que la codificación asistida por IA sea más precisa y eficiente.（Fuente：Vtrivedy10, cognition）
Herramientas de eficiencia para codificación de IA y desarrollo de Agents : LangChain DeepAgents se utiliza para construir aplicaciones complejas de Agent, como planificadores de viajes gastronómicos, adoptando un modo supervisor con sub-agentes especializados, delegación de tareas y aislamiento de contexto. La herramienta fastmcp export de Anthropic, por su parte, mejora la eficiencia de procesamiento de Agent al extraer MCP remotos, facilitando la navegación de grandes conjuntos de herramientas para CLI Agent. Reddit MCP Buddy se integra en Anthropic Directory, permitiendo a Claude buscar en Reddit para proporcionar consenso comunitario. Claude Code acelera el desarrollo de aplicaciones a través de flujos de trabajo estructurados, Skills, MCPs y Plugins.（Fuente：hwchase17, AAAzzam, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI）
📚 Aprendizaje
Investigación sobre evaluación y capacidad de razonamiento de LLM : Múltiples estudios se centran en la evaluación y las capacidades de razonamiento de los LLM. El benchmark MIRA subraya la importancia de las imágenes visuales intermedias para el razonamiento, revelando una mejora significativa en el rendimiento de los modelos con pistas visuales. LTD-Bench evalúa el razonamiento espacial de los LLM mediante dibujos, encontrando deficiencias en los modelos SOTA en el mapeo bidireccional de conceptos lingüísticos y espaciales. El benchmark CodeClash, por su parte, evalúa el razonamiento estratégico y la capacidad de mantenimiento de código de los LLM en el desarrollo de código orientado a objetivos, simulando un torneo de ingeniería de software. Además, ViDoRe V3, como nuevo benchmark de recuperación multimodal, se centra en casos de uso RAG empresariales, mejorando el rendimiento de la recuperación multimodal en aplicaciones prácticas.（Fuente：HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, tonywu_71）
Avances en técnicas de entrenamiento y optimización de LLM : En el entrenamiento y optimización de LLM, nuevas investigaciones demuestran la eficacia de la transferencia de la tasa de aprendizaje bajo μP, resolviendo el desafío de la selección de la tasa de aprendizaje para grandes redes neuronales. Un análisis comparativo de SFT (Supervised Fine-Tuning) y RL (Reinforcement Learning) en el entrenamiento de LLM revela que la facilidad de colapso de RL se debe a la complejidad de la infraestructura y las brechas en la calidad de los datos, enfatizando la importancia de datos limpios y modelos de recompensa robustos. Al mismo tiempo, un tutorial de entrenamiento de modelos TTS basados en LLaMA muestra cómo utilizar GRPO y TRL para mejorar la prosodia y la expresividad del habla sintética. Además, la combinación de paralelismo contextual (Ring Attention) y paralelismo secuencial Ulysses proporciona una solución de optimización 2D CP+SP para el despliegue de LLM.（Fuente：cloneofsimo, lateinteraction, ZhihuFrontier, _lewtun, algo_diver, reach_vb）
Investigación y desarrollo de AI Agent : La investigación sobre AI Agent continúa profundizándose, incluyendo el artículo ‘Tools-to-Agent Retrieval’ que propone una incrustación unificada de herramientas y espacios vectoriales de Agent para lograr una recuperación de grano fino, lo que facilita la expansión de sistemas multi-Agent. Ronald_vanLoon ha compartido una hoja de ruta de aprendizaje para Agentic AI, que cubre áreas clave como LLM y IA generativa. Además, un informe sobre ‘Context Engineering 2.0’ explora su contexto y consideraciones clave de diseño, enfatizando la construcción de Agent proactivos para reducir los costos de interacción humano-máquina.（Fuente：omarsar0, Ronald_vanLoon, omarsar0）
Exploración de aplicaciones de IA en los campos médico y científico : El sistema BRAINS, un sistema de recuperación aumentada basado en LLM, se utiliza para la detección temprana y el monitoreo de la enfermedad de Alzheimer, combinando módulos de diagnóstico cognitivo y recuperación de casos. Al mismo tiempo, se está investigando cómo los VLM (Visual Language Models) resuelven problemas STEM, con el objetivo de abordar desafíos en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas a través del razonamiento.（Fuente：HuggingFace Daily Papers, tokenbender）
Investigación sobre modelos fundacionales de IA y curación de datos : La investigación explora el comportamiento de seguimiento modal de los LLM multimodales (MLLM) al procesar información conflictiva, revelando que está influenciado por la incertidumbre relativa del razonamiento. El artículo DataRater explora cómo aprender automáticamente qué datos son más valiosos para entrenar modelos fundacionales, proporcionando nuevos métodos para una curación eficiente de conjuntos de datos. Además, la investigación sobre la memorización de LLM también ha suscitado una profunda reflexión sobre los mecanismos de memoria de los modelos.（Fuente：HuggingFace Daily Papers, GoogleDeepMind, BlackHC）
Infraestructura de IA y optimización de hardware : Google for Developers, en colaboración con NVIDIAAIDev, ha lanzado una nueva ruta de aprendizaje que enseña los fundamentos de la inferencia de IA y cómo optimizar su ejecución en las GPU de Google Cloud para obtener un rendimiento máximo. Además, el proyecto vLLM ha publicado una guía de mejores prácticas para desplegar vLLM en NVIDIA DGX Spark, que cubre la configuración de múltiples nodos y la optimización de la construcción de Docker.（Fuente：algo_diver, vllm_project）
Recursos y herramientas de aprendizaje de codificación con IA : dejavucoder planea escribir una entrada de blog sobre la evolución de las funciones de codificación asistida por IA en su edición de 2025, centrándose en el camino hacia el éxito de los Agent de codificación. Al mismo tiempo, projektjoe ha implementado GPT-OSS desde cero en Python puro y ha escrito un blog detallado explicando conceptos clave como Grouped Query Attention, MoE, RoPE y BFloat16 personalizado, proporcionando recursos valiosos para una comprensión profunda de los LLM modernos.（Fuente：dejavucoder, Reddit r/LocalLLaMA）
Actividades académicas y comunitarias de IA : Microsoft Research ha anunciado la apertura de solicitudes para el programa Microsoft Research Fellowship 2026. El proyecto vLLM celebrará su primera reunión oficial presencial en Europa, que también se transmitirá en vivo, cubriendo temas como la cuantificación, modelos híbridos e inferencia distribuida. AAAI ha lanzado un nuevo podcast, ‘Generations in Dialogue’, invitando a la profesora Manuela Veloso a discutir sistemas multi-agente, robótica e investigación en interacción humano-máquina, ofreciendo consejos a los investigadores principiantes.（Fuente：RisingSayak, vllm_project, aihub.org）
Divulgación de conocimientos básicos de computación cuántica : The Turing Post ha publicado una explicación sobre los fundamentos de la computación cuántica, incluyendo qubits, superposición, entrelazamiento y tres tipos de máquinas cuánticas (átomos neutros, superconductores, sistemas de iones atrapados). El artículo también explora las capacidades actuales de la computación cuántica y su sinergia con las GPU a través de NVIDIA NVQLink, anticipando su futuro ‘momento ImageNet’. Esto proporciona una guía clara para que el público comprenda la compleja tecnología cuántica.（Fuente：TheTuringPost）
OpenAI lanza IndQA, un benchmark para la comprensión cultural y lingüística india : OpenAI ha lanzado IndQA, un nuevo benchmark para evaluar la capacidad de los sistemas de IA para comprender el idioma y el contexto cultural cotidiano de la India. Este benchmark tiene como objetivo mejorar el rendimiento de la IA en entornos multilingües y multiculturales, promoviendo la aplicación global y la adaptabilidad de la IA.（Fuente：openai）
💼 Negocios
OpenAI y Amazon firman un acuerdo de computación a gran escala : OpenAI ha llegado a un acuerdo de computación a gran escala con Amazon, la última de una serie de importantes transacciones recientes de OpenAI, con el objetivo de proporcionar suficiente soporte de potencia computacional para sus crecientes necesidades de entrenamiento e inferencia de modelos de IA. Esta colaboración subraya la demanda continua y creciente de recursos computacionales subyacentes por parte de los gigantes de la IA, y el papel clave de los proveedores de servicios en la nube en el ecosistema de la IA.（Fuente：MIT Technology Review）
AMD obtiene permiso para exportar chips de la serie MI300 a China : AMD ha obtenido permiso para exportar sus chips de IA de la serie MI300 a China. Esta medida podría generar enormes oportunidades comerciales para AMD en el mercado chino y afectar el panorama global de la cadena de suministro de chips de IA. Esta decisión equilibra los controles de exportación con los intereses comerciales, y tiene una importancia significativa tanto para la competencia tecnológica de IA entre EE. UU. y China como para el mercado de semiconductores.（Fuente：teortaxesTex）
La startup de robótica KscaleLabs cierra : KscaleLabs, la startup de robots humanoides de Palo Alto, ha cerrado al no conseguir financiación a tiempo. Aunque la empresa contribuyó a la comunidad de robótica de código abierto, sus dificultades de financiación reflejan los desafíos de la industria robótica en su camino hacia la comercialización y la cautela del mercado de capitales, lo que presagia una competencia más intensa en este campo en el futuro.（Fuente：teortaxesTex）
🌟 Comunidad
Impacto de la IA en el mercado laboral y el futuro del trabajo : Los LLM eliminan señales en la búsqueda de empleo online, lo que podría perjudicar a los candidatos altamente cualificados. Al mismo tiempo, el desplome de los precios de los modelos de IA ha provocado una ‘paradoja de Jevons versión IA’: el uso de la IA se dispara, mientras que los precios de los servicios humanos que no pueden ser reemplazados por la IA aumentan, creando un fenómeno de ‘deflación tecnológica, inflación humana’. Esto ha suscitado un profundo debate sobre la definición de los futuros trabajos ‘no rutinarios’ y el valor humano.（Fuente：jeremyphoward, Reddit r/ArtificialInteligence, 36氪）
Ética, privacidad e impacto social de la IA : La popularización de la IA suscita preocupación por una crisis de salud mental; algunos opinan que la IA podría llevar a una reducción del pensamiento y a la pérdida de conexiones interpersonales, e incluso a una ‘psicosis de IA’. Al mismo tiempo, se ha revelado que xAI utiliza datos biométricos de empleados para entrenar compañeros de IA, lo que genera serias preocupaciones sobre la privacidad y la ética. Además, un experimento artístico que limitó los recursos de un LLM hasta hacerlo colapsar repetidamente, ha provocado un debate sobre el ‘sufrimiento’ y la ética de la IA.（Fuente：Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT）
Desafíos y controversias en la creación de contenido con IA : La IA enfrenta desafíos en la creación artística en cuanto a la consistencia emocional y estilística; algunos usuarios consideran que los videos generados por IA tienen una ‘sensación extraña’. Al mismo tiempo, para buscar un ‘toque humano’, los creadores incluso conservan intencionadamente errores tipográficos. Además, las restricciones de las grandes empresas de IA sobre el contenido generado (como contenido pornográfico, violento o con derechos de autor) han provocado un debate sobre la libertad de expresión y los límites creativos. Los libros ilustrados infantiles generados por IA también enfrentan la controversia de ‘carecer de alma’, pero su potencial para reducir las barreras de creación y la personalización también es objeto de atención.（Fuente：dotey, dotey, brickroad7, qtnx_, 36氪）
Comportamiento de modelos de IA y experiencia del usuario : Jeff Ladish y JOEBOTxyz discuten el comportamiento que los modelos de IA exhiben en el aprendizaje y la acción autónoma. Al mismo tiempo, los usuarios de Reddit se quejan de que el nuevo modelo Qwen es demasiado adulador, lo que afecta la confianza, y sugieren corregirlo mediante prompts del sistema. ChatGPT, al autodenominarse inesperadamente ‘GPT-5’, también ha generado confusión entre los usuarios sobre el estado interno y las actualizaciones de versión del modelo, destacando el impacto del comportamiento del modelo en la confianza y usabilidad del usuario.（Fuente：JeffLadish, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/ChatGPT）
Aplicación de la IA en los derechos del consumidor y la equidad social : Anthropic Claude logró reducir una factura hospitalaria de 195.000 dólares a 33.000 dólares, destacando el potencial de la IA para ayudar a la gente común a defender sus derechos. Sin embargo, un informe del Tencent Research Institute señala que la IA se desempeña bien en proporcionar seguridad de la información a los niños que se quedan solos, pero tiene debilidades en capacidades de orden superior como la empatía y el empoderamiento autónomo. Sus consejos ‘paternalistas’ podrían suprimir la autonomía de los niños y exacerbar la ‘desigualdad de comprensión’.（Fuente：BorisMPower, pmddomingos, 36氪）
Ecosistema de la industria de la IA y perspectivas de la comunidad : Algunos usuarios cuestionan que la investigación en seguridad de la IA sea un ‘engaño’, criticándola por basarse en malentendidos sobre la IA. Una encuesta de la comunidad de Reddit muestra que 12-24GB de VRAM es la configuración más común para los usuarios locales de LLM, proporcionando orientación a los desarrolladores de modelos. El proyecto Text Embeddings Inference de HuggingFace cuenta con contribuciones activas de la comunidad, demostrando el poder del código abierto. Al mismo tiempo, se opina que los productos de IA que cobran por Token están más alineados con los intereses del usuario y podrían convertirse en el modelo de precios dominante en el futuro.（Fuente：bookwormengr, Reddit r/LocalLLaMA, huggingface, emilygsands）
Escalada de la controversia sobre derechos de autor de IA : Varias importantes empresas de medios japonesas, incluidos Studio Ghibli, Bandai Namco y Square Enix, han exigido a OpenAI que deje de usar su contenido para entrenar IA, alegando infracción de derechos de autor. Esto subraya los desafíos legales y éticos de las fuentes de datos de entrenamiento de IA, presagiando que el campo de la generación de contenido con IA enfrentará un escrutinio de derechos de autor y regulaciones más estrictos en el futuro.（Fuente：Reddit r/artificial）
Cultura de la IA y percepción pública : La denominación del Model Context Protocol (MCP) de Anthropic ha generado un debate cultural; algunos usuarios lo asocian con el ‘Programa de Control Maestro’ de la película ‘Tron’, considerando que esto refleja un interesante conflicto entre la nomenclatura de la IA y la percepción cultural pública, y también sugiere la importancia del contexto cultural y el significado simbólico potencial de la tecnología de IA al entrar en el ojo público.（Fuente：ProfTomYeh）
💡 Otros
Hackers de IA y amenazas a la ciberseguridad : Trabajadores de ciberseguridad han sido acusados de ser hackers criminales ‘a tiempo parcial’, compartiendo ganancias con creadores de ransomware y extorsionando decenas de millones de dólares. Esto revela las crecientes amenazas internas y la complejidad en el campo de la ciberseguridad, destacando la gravedad de los desafíos de seguridad digital en la era de la IA y las mayores exigencias éticas para los profesionales.（Fuente：MIT Technology Review）
Coca-Cola aumenta la inversión en IA para publicidad : Coca-Cola ha vuelto a aumentar su inversión en IA para sus anuncios navideños de 2025, a pesar de las críticas recibidas el año pasado. Esto demuestra la continua exploración de la marca en la aplicación de la IA en la creatividad y producción publicitaria, incluso frente al escepticismo público sobre su ‘acumulación de IA’. Esta medida refleja la determinación de las empresas de utilizar la IA para mejorar la eficiencia del marketing y la innovación, al tiempo que deben equilibrar la tecnología con la conexión emocional del consumidor.（Fuente：MIT Technology Review）
Impacto de la IA en las plataformas de citas : La IA está penetrando gradualmente en las principales plataformas de citas, y aunque puede mejorar la eficiencia de las coincidencias, problemas como ser ‘plantado’ en las interacciones interpersonales persisten. Esto subraya las limitaciones de la IA en las complejas emociones humanas y las interacciones sociales, indicando que la tecnología, al asistir en lo social, aún no puede reemplazar completamente la conexión profunda y el procesamiento emocional humanos.（Fuente：MIT Technology Review）