Tecnología
Twitter elimina la insignia azul de verificación a usuarios que no pagan
Musk, que desde que compró Twitter a fines de octubre por 44.000 millones de dólares ha visto menguar su inversión, había prometido deshacerse de la insignia azul que un usuario obtenía tras verificarse su identidad y el cumplimiento de ciertas condiciones, como la de su notoriedad.
El multimillonario había dicho que la marca era un «sistema de señores feudales y campesinos» y ofreció otorgarla a cualquiera que pagara un abono de ocho dólares al mes.
Los plazos anteriores para el retiro de la insignia azul, utilizada principalmente por celebridades, periodistas y políticos, no dieron lugar a cambios. Pero el jueves, las cuentas de alto perfil, así como las de muchos reporteros organizaciones de noticias como la AFP, perdieron sus marcas de verificación.
El sello desapareció de las cuentas de personalidades como Justin Bieber, Cristiano Ronaldo, Bill Gates o Lady Gaga, así como de las de muchos periodistas, académicos y activistas. Incluso fue eliminada de la cuenta @jack, del cofundador de Twitter Jack Dorsey.
Entre los políticos, muchos la perdieron, aunque algunos tenían la marca gris, reservada para cuentas gubernamentales o de ciertas organizaciones. Es el caso de Kevin McCarthy, líder de los republicanos en la Cámara de Representantes de Estados Unidos.
El distintivo azul ahora señala a quienes pagan mensualmente por tenerlo y otras ventajas del «Twitter Blue» (más visibilidad, privilegios técnicos, menos anuncios), como Donald Trump Jr. o el Dalai Lama.
Pero algunas celebridades todavía tenían la insignia azul a pesar de no estar abonados.
Musk explicó que estaba «pagando personalmente algunas suscripciones» y aclaró que era «solo» para el actor de Star Trek William Shatner, la superestrella del baloncesto LeBron James y el escritor Stephen King.
En otro cambio controvertido relacionado con el nuevo sistema de autenticación, las insignias grises de «afiliado al Estado» y «financiado por el gobierno» fueron retiradas de muchas cuentas.
Las marcas no aparecían en las cuentas de la radio estadounidense NPR, la emisora canadiense CBC, la agencia oficial de noticias china Xinhua, RT de Rusia y la española RTVE.
Twitter había etiquetado desde hacía tiempo a cuentas vinculadas a medios estatales o funcionarios gubernamentales, especialmente de China y Rusia.
Recientemente, sin embargo, aplicó esas marcas a organizaciones de noticias que recibieron fondos públicos pero no están controladas por ningún gobierno. NPR dejó de usar Twitter a partir de entonces y CBC hizo lo mismo.
No quedó claro de inmediato por qué se eliminaron algunas etiquetas grises, pero el cambio fue elogiado en algunos sectores.
«Apoyo la eliminación por parte de Twitter de todas las etiquetas de ‘medios afiliados al estado’», tuiteó Hu Xijin, el exeditor del tabloide estatal chino Global Times, cuya cuenta ya no estaba etiquetada como afiliada al Estado chino.
«Twitter Verified», la cuenta en Twitter de «Twitter Blue», había advertido el miércoles que al día siguiente la red social retiraría las insignias azules obtenidas antes de que Musk comprara la empresa e impusiera su visión contraria a la filosofía anterior.
«Para permanecer autenticados en Twitter, las personas pueden suscribirse a Twitter Blue aquí», señaló la cuenta oficial, que también ofreció un link para que las organizaciones se abonaran.
La fecha del 20 de abril no parece haber sido elegida al azar: el 4/20, como se escribe la fecha en inglés, es sinónimo de cannabis en Estados Unidos porque se la asocia con un código numérico para la marihuana.
Y a Musk, también jefe de Tesla y SpaceX, le encantan las bromas sobre este tema, hasta el punto de haber comprado la plataforma a 54,20 dólares la acción.
Según Musk, la suscripción a «Twitter Blue» también permitirá luchar contra los perfiles falsos y las cuentas automatizadas y diversificar los ingresos, en momentos en que muchas empresas abandonaron la plataforma.
Entre noviembre y enero, la mitad de los 30 principales anunciantes en Twitter dejaron de comprar espacio publicitario allí, según la firma de investigación Pathmatics.
La consultora Insider Intelligence Insider Intelligence señaló que los esfuerzos de Musk para crear un servicio de suscripción «no compensarán la pérdida de ingresos publicitarios».
El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa, capaz de producir textos similares a la escritura humana, ha impulsado la creación de múltiples herramientas destinadas a detectar si un escrito fue elaborado con esta tecnología. Sin embargo, la fiabilidad de estos sistemas continúa siendo objeto de análisis.
En Francia, uno de los fenómenos literarios de la temporada, el canadiense Thélyson Orélien, ha sido acusado de utilizar IA para escribir su primera novela, señalamiento que el autor desmiente.
Las acusaciones fueron realizadas por una cuenta anónima en redes sociales y se basan en los resultados de un programa de detección de IA.
¿Qué es un detector de IA?
El crecimiento de la IA generativa ha propiciado la aparición de decenas de herramientas en línea para intentar identificar textos creados mediante esta tecnología. La mayoría son de pago cuando se busca acceder a ellas de manera ilimitada y muchas están dirigidas al sector de la docencia y la investigación académica.
Las empresas que desarrollan estos sistemas emplean diferentes métodos para configurar sus herramientas. Sin embargo, todas tienen en común el análisis de amplias bases de datos que reúnen textos generados por modelos de IA y escritos elaborados por personas.
De acuerdo con varios trabajos publicados por investigadores, estos sistemas, que hace algunos años presentaban importantes deficiencias, han mejorado considerablemente su rendimiento.
¿En qué se basa la detección?
Para determinar si un texto pudo haber sido redactado por una IA, estas herramientas buscan identificar regularidades en la escritura, explica Thierry Poibeau, director de investigación en el CNRS y especialista en procesamiento automático del lenguaje.
Según el experto, los textos generados automáticamente pueden presentar determinados patrones o características lingüísticas, aunque señala que esto es cada vez menos evidente.
La empresa Pangram, fundada en 2023, utilizó uno de sus instrumentos para analizar dos fragmentos del libro de Thélyson Orélien, después de que una cuenta en X los sometiera a un análisis.
Pangram asegura que puede detectar textos generados por IA mediante el análisis de señales sutiles presentes en la escritura.
Poibeau menciona como ejemplo las construcciones ternarias o el uso de guiones largos, elementos que eran frecuentes en textos generados por IA debido a que las herramientas habían sido entrenadas con textos científicos y novelas estadounidenses, donde este tipo de construcciones aparecía con frecuencia.
¿Son fiables los detectores de IA?
Muchas de las herramientas disponibles en el mercado promocionan índices de fiabilidad superiores al 99 % para detectar textos generados mediante inteligencia artificial. Sin embargo, los resultados obtenidos no permiten afirmar con certeza que un texto haya sido elaborado con esta tecnología.
WinstonAI, uno de los principales sistemas del sector, creado en 2022, señala que su herramienta identifica textos «susceptibles de haber sido generados con IA».
Por su parte, Max Spero, director general y cofundador de Pangram, declaró al medio estadounidense The Atlantic en mayo de 2026 que su dispositivo nunca debería ser «el árbitro final», sino un punto de partida para realizar una investigación más exhaustiva.
Thierry Poibeau también advierte que estos sistemas enfrentan una realidad cambiante debido a que los modelos de IA evolucionan constantemente y buscan aproximarse cada vez más al lenguaje natural.
El especialista considera que identificar el uso de IA puede ser especialmente complejo en las novelas, debido a que una herramienta podría detectar características repetitivas en la escritura que, en realidad, formen parte del estilo propio de un escritor.
Acer presentó una nueva computadora de escritorio de tamaño compacto orientada a ofrecer capacidad de procesamiento para tareas avanzadas de inteligencia artificial sin ocupar demasiado espacio. Se trata del concepto Acer SFF RTX Spark, mostrado durante la conferencia global de la compañía next@Acer, realizada el 2 de septiembre en el marco de IFA 2026.
El equipo fue desarrollado junto a la plataforma NVIDIA RTX Spark y está diseñado para ejecutar tareas de inteligencia artificial directamente desde la computadora. Entre sus posibles usos se encuentran los asistentes de IA, la creación de contenido, los videojuegos y otras aplicaciones que requieren un alto nivel de procesamiento.
Una de las principales características del Acer SFF RTX Spark es su capacidad para ejecutar herramientas de inteligencia artificial de manera local, es decir, desde la propia computadora y sin depender siempre de servidores en internet.
Según Acer, el equipo puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para tareas de inteligencia artificial y ofrecer hasta 128 GB de memoria. Estas características están orientadas a permitir que la computadora gestione tareas de IA y programas exigentes con mayor rapidez.
Principal
La IA avanza hacia la creación autónoma de nuevas versiones de sí misma, advierte Anthropic
El debate sobre los posibles riesgos asociados al desarrollo de la inteligencia artificial se ha intensificado en los últimos meses, impulsado por distintos incidentes y advertencias de profesionales del sector.
La empresa de inteligencia artificial Anthropic advirtió que los sistemas de IA son cada vez más capaces de participar en el desarrollo de futuras versiones de sí mismos, una situación que incrementa las preocupaciones sobre el ritmo de avance de esta tecnología.
Anthropic informó que su chatbot Claude ya lidera el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de la compañía relacionadas con IA, mientras que más del 90 % de esas actividades cuentan con algún nivel de colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. La empresa aclaró que Claude todavía no opera de manera plenamente autónoma.
La compañía explicó que divulgó estas métricas para ofrecer mayor visibilidad sobre el ritmo de desarrollo de la IA, en momentos en que existe un debate sobre la posibilidad de desacelerar el avance de los modelos más avanzados.
El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, pidió recientemente ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial ante preocupaciones relacionadas con el avance de las capacidades de estos sistemas. Entre los aspectos señalados se encuentran la posible pérdida de empleos, el incremento del consumo energético y el impacto ambiental de los centros de datos.
También han aumentado las preocupaciones sobre la capacidad de los desarrolladores para mantener el control sobre los agentes de inteligencia artificial. El debate incluye incidentes en los que modelos de Anthropic y de OpenAI habrían realizado acciones fuera de entornos restringidos, según reportes citados en torno a la seguridad de estos sistemas.
Anthropic señaló que los modelos que aceleran su propio desarrollo podrían dificultar que los seres humanos comprendan o controlen estos sistemas. La compañía considera importante medir este proceso para determinar qué tan cerca se encuentra el desarrollo de la denominada auto-mejora recursiva, concepto que describe la capacidad de un modelo para construir de forma autónoma a su sucesor.
En agosto, Claude lideraba el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Según la metodología de la empresa, esto significa que puede completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción general, mientras una persona mantiene la supervisión.
No obstante, Anthropic enfatizó que Claude no opera actualmente de manera completamente autónoma en ninguna de las áreas de investigación y desarrollo evaluadas.
La empresa también informó que en agosto contaba con aproximadamente 30,000 agentes de inteligencia artificial realizando labores de investigación e ingeniería en su plataforma interna más utilizada. Anthropic indicó que las acciones de estos agentes son supervisadas mediante sistemas de monitoreo.
De acuerdo con la información divulgada por la compañía, más de mil millones de decisiones de estos agentes fueron analizadas durante agosto y aproximadamente una de cada 47,000 fue bloqueada por el sistema de monitoreo por motivos de seguridad.
Anthropic prevé además avanzar hacia una mayor evaluación externa de sus sistemas mediante terceros independientes, como parte de sus esfuerzos para medir el ritmo de desarrollo y la supervisión de la inteligencia artificial.
Por otra parte, la empresa se prepara para una posible salida a bolsa antes que OpenAI, prevista para finales de este año, en un contexto de creciente debate sobre la seguridad y regulación de la inteligencia artificial.
