Un feed inundado de cuentas explicativas de IA que engañan a los curiosos de la IA para que participen. Solo hoy en mi feed hay cosas como chicos golpeando BREAKING en papeles de IA de hace años. ¿Estás haciendo cosas así? Respeto el esfuerzo, pero por favor, tened algo de respeto por nuestro entorno informativo colectivo. Ya es bastante difícil seguir un seguimiento de artículos realmente nuevos.

¿Has visto este tuit viral sobre un inhibidor de audio portátil? Tiene buena pinta, ¿verdad? Además, se parece bastante a los productos de los cientos de años vendidos en Alibaba y en tiendas de espías durante años. O como kits DIY por 50 dólares en piezas. Utilizan ruido ultrasónico para saturar los micrófonos muy cercanos. Soy escéptico respecto al precio y la forma en que se está comercializando, y me gustaría compartir por qué: me parece que lo que diferencia esto, aparte del lenguaje alineado con la privacidad, son afirmaciones que me parecen haber desarrollado una "física novedosa" y usar IA para detectar micrófonos. Esto sería extraordinario y requeriría pruebas igualmente extraordinarias si fuera cierto. Sospecho que la realidad puede ser más bien usar WiFi, etc., para buscar dispositivos. Esto no es física novedosa. El problema: muchos de los micrófonos que más preocupan a la gente no emiten wifi ni bluetooth, etc. O podría ser un teléfono en modo avión. Etcétera. ¿Problemas adicionales relacionados con el bloqueo de ultrasonidos? Limitaciones de alcance complejas, problemas con las reflexiones de la sala, la tela absorbiendo emisiones del inhibidor, obstrucciones, etc. Por ejemplo, un teléfono en un bolsillo de tela puede que este dispositivo no lo derrote de forma fiable. También es fundamental que el alcance de este tipo de tecnología es la distancia entre el emisor y el micrófono. No entre tú y el micrófono no deseado. Así que si estás en una habitación de tamaño normal y el micrófono está, digamos, a 3 metros de ti en el techo, o al otro lado del sofá, puede que aún te escuche claramente. Considera preguntar a tu experto local en audio, física o seguridad antes de comprar o invertir en este producto. No soy uno de esos. Fuente de mi entendimiento: hace unos años pasé un tiempo planeando montar un dispositivo así y leí muchos artículos. Puede que esté equivocado en mi comprensión (¡o que me esté perdiendo algo!) y correccionaría encantado si he malinterpretado lo que ofrecen. Para saber más sobre esta popular y conocida categoría de objetos, mira @LinusTech de hace un año

Se habla mucho de aumentar la privacidad creando una capa de enrutamiento de anonimato entre el usuario y el proveedor del modelo de IA. Pero lo que realmente no entiendo es esto: los LLM de productos básicos ya son excepcionalmente buenos identificando patrones y desanonimizando. ¿Por qué deberíamos pensar que no son capaces de reconectarnos rápidamente? Apostaría a que la reidentificación de un solo intento con un modelo es fácilmente posible a través de indicaciones individuales de varias cuentas, incluso si se enrutan 'anónimamente' a la API. Casi con toda seguridad es especialmente cierto cuando los usuarios trabajan en el mismo fragmento de código, proyecto o desde el mismo entorno. En resumen: es algo así como usar el navegador Tor pensando que eres anónimo en las webs, pero manteniendo cookies entre sesiones. La cantidad de manipulación que tendrías que hacer en el contexto para estar realmente reforzado contra los reenlaces por modelos grandes parece realmente sustancial, hasta el punto de ser enormemente ineficaces.