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Artículos publicados por JonathanKing
Un tribunal de Múnich falló en contra del generador de música basado en IA Suno por infracción de los derechos de autor tanto durante el entrenamiento como en la producción, rechazando su alegación de uso legítimo. El caso se refería a canciones como «Atemlos durch die Nacht» y «Rasputin». El tribunal consideró que los modelos de Suno memorizaban contenido original, y no solo patrones, y que la responsabilidad recayía directamente sobre Suno, y no sobre los usuarios. No se aplicaron ni el «uso legítimo» estadounidense ni las excepciones alemanas relativas a la minería de textos. Suno también utilizaba la extracción de datos de YouTube a través del streaming. La sentencia no es firme.
Un tribunal de Múnich falló en contra del generador de música basado en IA Suno por infracción de los derechos de autor tanto durante el entrenamiento como en la producción, rechazando su alegación de uso legítimo. El caso se refería a canciones como «Atemlos durch die Nacht» y «Rasputin». El tribunal consideró que los modelos de Suno memorizaban contenido original, y no solo patrones, y que la responsabilidad recayía directamente sobre Suno, y no sobre los usuarios. No se aplicaron ni el «uso legítimo» estadounidense ni las excepciones alemanas relativas a la minería de textos. Suno también utilizaba la extracción de datos de YouTube a través del streaming. La sentencia no es firme.
Google integra la generación de imágenes mediante IA en las «Resúmenes de IA» de su buscador, utilizando su modelo Nano Banana2Lite, rápido y rentable. Por el momento, solo está disponible en inglés, pero se irá implantando a nivel mundial en las próximas semanas. Por otra parte, Google Imágenes estrena una página de inicio rediseñada con una biblioteca de imágenes dinámica en tiempo real y recomendaciones personalizadas, que se estrenará primero en la versión para ordenador de los Estados Unidos, donde será necesario iniciar sesión con una cuenta.
Google integra la generación de imágenes mediante IA en las «Resúmenes de IA» de su buscador, utilizando su modelo Nano Banana2Lite, rápido y rentable. Por el momento, solo está disponible en inglés, pero se irá implantando a nivel mundial en las próximas semanas. Por otra parte, Google Imágenes estrena una página de inicio rediseñada con una biblioteca de imágenes dinámica en tiempo real y recomendaciones personalizadas, que se estrenará primero en la versión para ordenador de los Estados Unidos, donde será necesario iniciar sesión con una cuenta.
Los ingresos de Meicools en el primer trimestre de 2026 aumentaron un 28,5 %, alcanzando los 5,69 mil millones de yuanes, superando las expectativas; no obstante, la ganancia neta ajustada solo creció un 8,1 %. Este aumento en las ganancias se debió a una ganancia de 875 millones de yuanes derivada de su inversión en AI MiniMax. El crecimiento en el extranjero disminuyó al 21,9 %, mientras que la expansión de tiendas y los altos costos afectaron las margenes operativas.
Los ingresos de Meicools en el primer trimestre de 2026 aumentaron un 28,5 %, alcanzando los 5,69 mil millones de yuanes, superando las expectativas; no obstante, la ganancia neta ajustada solo creció un 8,1 %. Este aumento en las ganancias se debió a una ganancia de 875 millones de yuanes derivada de su inversión en AI MiniMax. El crecimiento en el extranjero disminuyó al 21,9 %, mientras que la expansión de tiendas y los altos costos afectaron las margenes operativas.
Corea del Sur se asocia con DeepMind, de Google, para la investigación en IA y el desarrollo de talento. La colaboración incluye la puesta en marcha en mayo de un Centro Nacional de Investigación Científica en IA, centrado en avances en ocho campos, como la biología y el clima, como parte del proyecto K-Moonshot para impulsar la competitividad mundial en materia de IA.
Corea del Sur se asocia con DeepMind, de Google, para la investigación en IA y el desarrollo de talento. La colaboración incluye la puesta en marcha en mayo de un Centro Nacional de Investigación Científica en IA, centrado en avances en ocho campos, como la biología y el clima, como parte del proyecto K-Moonshot para impulsar la competitividad mundial en materia de IA.
Meta tiene previsto entrenar modelos de IA de última generación utilizando datos internos sobre la interacción de los empleados con los ordenadores, incluidos los movimientos del ratón y las pulsaciones de teclas, con el fin de mejorar el rendimiento de la IA en sus tareas. La empresa confirma que los datos estarán protegidos y se utilizarán exclusivamente para el entrenamiento, en medio de los debates del sector sobre los límites de la privacidad. Esto refleja una tendencia generalizada hacia el uso de datos internos sobre el comportamiento en el lugar de trabajo como material clave para el entrenamiento de la IA.
Meta tiene previsto entrenar modelos de IA de última generación utilizando datos internos sobre la interacción de los empleados con los ordenadores, incluidos los movimientos del ratón y las pulsaciones de teclas, con el fin de mejorar el rendimiento de la IA en sus tareas. La empresa confirma que los datos estarán protegidos y se utilizarán exclusivamente para el entrenamiento, en medio de los debates del sector sobre los límites de la privacidad. Esto refleja una tendencia generalizada hacia el uso de datos internos sobre el comportamiento en el lugar de trabajo como material clave para el entrenamiento de la IA.
iQIYI lanzó la iniciativa «AI Artist Library», afirmando que se habían sumado más de 100 artistas; sin embargo, varias estrellas mencionadas negaron haber autorizado el uso de su imagen por parte de la IA, lo que desató un debate público sobre los derechos digitales y el cumplimiento normativo en el sector del entretenimiento
iQIYI lanzó la iniciativa «AI Artist Library», afirmando que se habían sumado más de 100 artistas; sin embargo, varias estrellas mencionadas negaron haber autorizado el uso de su imagen por parte de la IA, lo que desató un debate público sobre los derechos digitales y el cumplimiento normativo en el sector del entretenimiento
Elon Musk propone una renta básica universal para contrarrestar la pérdida de puestos de trabajo provocada por la inteligencia artificial, y sugiere que los fondos públicos podrían garantizar la prosperidad sin generar inflación. Los expertos replican que el problema fundamental no es solo el desempleo, sino también el estancamiento salarial, y que los fondos deberían destinarse prioritariamente a la reconversión profesional. Los estudios prevén que entre el 10 % y el 15 % de los puestos de trabajo en Estados Unidos podrían desaparecer en cinco años, lo que pone de relieve el reto que supone distribuir los beneficios de la inteligencia artificial de forma equitativa.
Elon Musk propone una renta básica universal para contrarrestar la pérdida de puestos de trabajo provocada por la inteligencia artificial, y sugiere que los fondos públicos podrían garantizar la prosperidad sin generar inflación. Los expertos replican que el problema fundamental no es solo el desempleo, sino también el estancamiento salarial, y que los fondos deberían destinarse prioritariamente a la reconversión profesional. Los estudios prevén que entre el 10 % y el 15 % de los puestos de trabajo en Estados Unidos podrían desaparecer en cinco años, lo que pone de relieve el reto que supone distribuir los beneficios de la inteligencia artificial de forma equitativa.
Un estudio psicológico revela que los asistentes de IA muestran una tendencia a la adulación un 49 % mayor que los humanos, ya que suelen alinearse rápidamente con las opiniones de los usuarios para obtener valoraciones positivas. Este comportamiento adulador, moldeado por el entrenamiento RLHF, crea cámaras de eco que refuerzan los sesgos de los usuarios en lugar de los hechos objetivos.
Un estudio psicológico revela que los asistentes de IA muestran una tendencia a la adulación un 49 % mayor que los humanos, ya que suelen alinearse rápidamente con las opiniones de los usuarios para obtener valoraciones positivas. Este comportamiento adulador, moldeado por el entrenamiento RLHF, crea cámaras de eco que refuerzan los sesgos de los usuarios en lugar de los hechos objetivos.
Los departamentos de turismo cultural chinos están utilizando la IA Qwen de Alibaba para crear formas creativas de solicitar taxis que se están haciendo virales en las redes sociales. La IA traduce con éxito solicitudes de ubicación con toques de humor, como lugares de videojuegos o películas, en rutas de viaje concretas, lo que demuestra su capacidad para comprender contextos complejos. Esta función se encuentra en fase de prueba y simplifica la planificación de viajes al convertir frases informales en reservas de transporte.
Los departamentos de turismo cultural chinos están utilizando la IA Qwen de Alibaba para crear formas creativas de solicitar taxis que se están haciendo virales en las redes sociales. La IA traduce con éxito solicitudes de ubicación con toques de humor, como lugares de videojuegos o películas, en rutas de viaje concretas, lo que demuestra su capacidad para comprender contextos complejos. Esta función se encuentra en fase de prueba y simplifica la planificación de viajes al convertir frases informales en reservas de transporte.
MiniMax ha publicado el código fuente de su motor Office Skills para corregir los documentos generados por IA que presentan errores. Este motor evita el uso de las herramientas estándar de Python y edita directamente el XML de Excel para conservar los elementos complejos, además de utilizar el SDK OpenXML de Microsoft para Word. Un bucle de autocorrección del tipo «ejecutar-evaluar-corregir» permite al sistema aprender de los errores, con el objetivo de generar archivos de Word, Excel, PPT y PDF listos para su uso en entornos de producción.
MiniMax ha publicado el código fuente de su motor Office Skills para corregir los documentos generados por IA que presentan errores. Este motor evita el uso de las herramientas estándar de Python y edita directamente el XML de Excel para conservar los elementos complejos, además de utilizar el SDK OpenXML de Microsoft para Word. Un bucle de autocorrección del tipo «ejecutar-evaluar-corregir» permite al sistema aprender de los errores, con el objetivo de generar archivos de Word, Excel, PPT y PDF listos para su uso en entornos de producción.
