Innovación
Ex jefe cibernético de Israel: la IA no reemplazará a los humanos en el corto plazo

Agencia AJN.- El ChatGPT y la inteligencia artificial no sustituirán a la humanidad en un futuro próximo, declaró Yitzhak Ben-Israel a The Jerusalem Post en una entrevista al margen de la conferencia sobre IA celebrada esta semana en la Universidad de Tel Aviv.
Ben-Israel, que fundó la Dirección Cibernética Nacional de Israel, dirigió la Agencia Espacial de Israel durante 17 años y fue general de división en puestos clave de las IDF, afirmó que «lo que podría ser y lo que es práctico» y probable son dos cosas distintas.
Poniendo como ejemplo los coches autónomos, dijo que «hace ya 10 años que se ha demostrado que los coches autónomos conducen mejor que las personas. Entonces, ¿por qué no están llenando las calles? No es un problema de precio.
«Todavía no va a ocurrir porque hay problemas», sugirió. «Nadie quiere un accidente de coche que mate a alguien. Pero los coches autónomos todavía provocan menos accidentes y matan a menos gente. Es el regulador el que tiene miedo, y los humanos tenemos miedo de usar la tecnología porque no podemos ver lo que hará».
Y continuó: «Es un concepto extraño. Hasta que no veamos adónde nos lleva, no lo aprobaremos. ¿Por qué no? Es psicología humana. Para que te den el visto bueno para un coche normal o una lavadora, tienes que pasar una prueba que cumple ciertos criterios y luego te aprueban. Pero si [la IA combinada con una máquina] es inteligente y aprende de sus propias experiencias, lo que cambia su conducta desde el punto de partida, entonces no lo permitimos».
Ben-Israel señaló que la gente tiene constantemente hijos que son mucho más imprevisibles que la IA, sin saber qué acciones negativas podrían realizar sus hijos y sin necesidad de obtener ningún tipo de licencia.
A continuación, dijo: «Las preocupaciones sobre las máquinas ChatGPT son que si se vuelven más inteligentes y se parecen más a las personas, hay más sospechas de que actúen mal».
«¿Serán inteligentes como nosotros? En general, tardarán muchos más años por dos razones. Nuestros cerebros humanos son básicamente ordenadores cuánticos que viven en un mundo cuántico y cambiante que no es binario. No es sólo blanco o negro. A veces queremos algo en parte y en parte no.
«No es una dinámica de sí/no. ChatGPT sigue siendo binario y, por tanto, más limitado. Pero esto se superará en cinco o diez años, cuando tengamos ordenadores cuánticos», afirmó.
El «procesador» de mi cerebro es más inteligente que ChatGPT. Necesita unos litros de agua, un poco de comida y luego [el cerebro y el cuerpo humano] simplemente funciona».
Por el contrario, afirmó: «Los ordenadores y la nube que utilizan ChatGPT tienen enormes necesidades, sobre todo de consumo de energía, y además se calientan tanto que a veces hay que ponerlos bajo el agua para que se enfríen. Este es un problema de la tecnología que ni siquiera hemos empezado a abordar».
Además, Ben-Israel afirma que incluso la IA más compleja puede desconectarse con relativa facilidad.
«Si la desconectas de su fuente de alimentación, no habrá ChatGPT en ningún lugar del mundo. El ‘cerebro’ que hace esto – puedo desenchufarlo y ChatGPT no puede vivir sin él – el ordenador gigante no es como los humanos – ChatGPT. Si hace algo que no es bueno, puedes desconectarlo», afirmó.
Y añadió: «Puede que haya dos enchufes. Entonces lo desenchufas dos veces. A menos que la energía y sus capacidades puedan ponerse en una caja», que los individuos puedan poseer fácilmente y con la que puedan desplazarse, «la gente la ignorará».
«¿Cuándo será práctico ver robots caminando por la calle como personas? Tardaremos decenas de años. Pero puede ocurrir porque no hay razón para que no ocurra a menos que la gente no lo permita», declaró.
En cuanto al uso de la IA para la piratería informática, afirmó que la tecnología es neutral.
«Se puede utilizar la tecnología de IA para mejorar nuestro mundo: en sanidad, transporte o en el ámbito que se desee. También se puede utilizar para ayudar a los malos. Puede dar ideas a los malos sobre cómo alguien lleva a cabo su defensa [cibernética] para encontrar una manera de evitarlo. Todo depende del usuario», afirma.
«Potencialmente, nos sustituiría en muchas plataformas. La humanidad dependerá aún más de los ordenadores. Ya somos dependientes. [Incluso] los coches tienen un procesador informático. Dependemos de distintos niveles de procesamiento. Somos más vulnerables. Si alguien se mete en medio del sistema e interrumpe la conexión, hoy saldremos más perjudicados. A medida que se desarrolle la IA, la necesidad de ciberseguridad será mayor».
Ben-Israel dijo que 2015 fue el principio de un cambio de paradigma al empezar a utilizar la IA junto con la ciberseguridad.
Por aquel entonces, dijo, «si querías defender una red para asegurarte de que no te atacaban virus o malware, necesitabas identificarlos. ¿Cómo saber si hay bits y códigos de malware o no en un enlace o un archivo?
«Al principio, la única forma era mirar los bits y códigos para ver el contenido interno [en un sistema seguro independiente] y ver si había malware o no. Pero entonces se daña la privacidad de los ciudadanos y tampoco se quiere hacer esto».
Hoy, en el lado positivo de la IA, dijo: «Puedes usar un ordenador que aprenda cómo actúan los bits y los códigos en línea. Entonces no hace falta descodificar. Observas cómo los bits, los códigos y los virus actúan de forma diferente a los demás y empiezas a filtrar todo lo que actúa con normalidad».
«Esto ayuda mucho. Elimina el fenómeno de dañar la privacidad. Sólo hay que hacer una revisión muy limitada sobre si los archivos están actuando como un virus», sin tener que descomponerlos como en el pasado, dijo Ben-Israel.
Sin embargo, en el lado negativo, «el aprendizaje automático de la IA puede utilizarse para aprender cómo nos damos cuenta de lo que es normal y lo que no. Así pueden engañarnos en función de lo que buscamos y cambiar su método de ciberataque».
Y concluyó: «La conferencia es muy importante. Hubo muchos asistentes. Hay una gran protesta en Jerusalem. Estábamos preocupados por la asistencia, pero aun así vino mucha gente. Algunos de los ponentes incluso se identificaron públicamente con los manifestantes».
Innovación
Científicos israelíes desarrollan tratamiento experimental que mejora la supervivencia en casos de hemorragias graves

Agencia AJN.- Un nuevo tratamiento desarrollado por investigadores de la Universidad Hebrea de Jerusalem en conjunto con el Cuerpo Médico de las Fuerzas de Defensa de Israel (FDI) podría transformar por completo la atención médica de emergencia en situaciones de trauma severo, tanto en el ámbito militar como civil.
La investigación, publicada recientemente en la revista Scientific Reports, demostró que la activación de una proteína específica —conocida como PKC-ε (Proteína Quinasa C épsilon)— después del inicio de una hemorragia masiva puede triplicar las tasas de supervivencia.
El estudio, liderado por los doctores Ariel Furer y Maya Simchoni del Instituto de Investigación en Medicina Militar (proyecto conjunto entre la Universidad Hebrea y el Cuerpo Médico de las FDI), simuló un shock hemorrágico extrayendo el 35% del volumen sanguíneo de modelos animales. Al aplicar el tratamiento apenas cinco minutos después del inicio de la hemorragia, la supervivencia saltó de un 25% a un 73%.
La clave del tratamiento es que ayuda a estabilizar las funciones cardiovasculares: mantiene la presión arterial, el ritmo cardíaco y la capacidad del corazón para bombear sangre. Además, se observó una mejora en la función mitocondrial del tejido cardíaco, es decir, ayuda a que las células generen energía suficiente para resistir el daño y mantener los órganos funcionando.
“Las hemorragias masivas siguen siendo uno de los mayores desafíos en la medicina de emergencia, tanto en el campo de batalla como en accidentes civiles”, explicó Furer. “Este avance abre una nueva puerta para tratamientos que podrían cambiar radicalmente las tasas de supervivencia en situaciones críticas.”
Actualmente, el tratamiento estándar para este tipo de emergencias es la reposición de fluidos, pero este método muchas veces genera complicaciones adicionales y daños en los tejidos. El enfoque israelí con PKC-ε parece no sólo estabilizar al paciente, sino además proteger los órganos contra ese tipo de daño secundario.
A pesar de los resultados alentadores, los investigadores subrayaron que es necesario avanzar hacia ensayos clínicos para confirmar su efectividad en humanos. Sin embargo, el potencial es enorme, sobre todo para el uso por parte de equipos de primeros auxilios y médicos en zonas de combate o en escenarios de catástrofes.
Con este desarrollo, Israel vuelve a posicionarse a la vanguardia de la medicina de emergencia, aportando conocimiento y soluciones que podrían salvar miles de vidas en todo el mundo.
Fuente: Israel21.
Ciencia
Científicos israelíes: Modelos generales de inteligencia artificial son mejores que los específicos para médicos para diagnosticar casos complejos

Agencia AJN.- Un equipo de investigadores de la Universidad Ben-Gurión del Néguev ha desarrollado una nueva base de datos para evaluar la capacidad de los modelos de propósito general de inteligencia artificial (IA) para diagnosticar casos médicos complejos, según The Press Service of Israel (TPS-IL).
Sus hallazgos, presentados ante la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial en Filadelfia, sugieren que modelos como el GPT-4o podrían ser más efectivos que los diseñados específicamente para la medicina.
Tradicionalmente, los modelos de propósito general de IA se han probado en casos médicos más simples, como preguntas de exámenes o enfermedades comunes, pero no en los casos complejos del mundo real que los médicos suelen enfrentar. Para subsanar esa deficiencia, los investigadores crearon una base de datos de 3.562 informes de casos médicos del BMC Journal of Medical Case Reports, que incluye descripciones detalladas de casos médicos inusuales y sus diagnósticos. Los casos se presentaron mediante preguntas abiertas y de opción múltiple, simulando escenarios de diagnóstico reales.
Los resultados fueron sorprendentes: GPT-4o superó a modelos médicos como Meditron-70B y MedLM-Large en el diagnóstico de esos casos complejos. GPT-4o logró una precisión del 87,9% en preguntas de opción múltiple y del 76,4% en preguntas abiertas, superando a los especializados.
“Nos sorprendió ver que los modelos generales, como GPT-4o, tuvieran un mejor rendimiento que los adaptados para la medicina. Mostramos que los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden utilizarse para diagnosticar casos médicos complejos”, afirmó Ofir Ben-Shoham, uno de los investigadores.
La base de datos CUPCase que creó el equipo podría convertirse en una herramienta valiosa para probar nuevos modelos de IA en el futuro. Está abierta al público y puede ampliarse con casos adicionales a medida que se desarrollen nuevos modelos.
“El objetivo era crear un sistema que pudiera evaluar la eficacia de los modelos lingüísticos para diagnosticar casos complejos del mundo real, no solo los comunes”, afirmó el estudiante de doctorado Uriel Peretz.
El doctor Nadav Rapoport, otro miembro del equipo de investigación, explicó que diagnosticar casos complejos puede ser un proceso largo e incierto, lo que genera retrasos y mayores costos para los pacientes. La base de datos CUPCase, al proporcionar casos reales detallados, puede ayudar a acelerar ese proceso y mejorar la atención del paciente.
La investigación tiene diversas aplicaciones prácticas en el ámbito sanitario, principalmente al mejorar la velocidad y precisión de los diagnósticos médicos.
Modelos de IA como GPT-4o podrían ayudar a los médicos a diagnosticar casos médicos complejos con mayor rapidez, reduciendo los retrasos en el diagnóstico y mejorando los resultados de los pacientes.
La base de datos CUPCase, que incluye una colección de casos del mundo real, puede servir como una valiosa herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas, ayudando a los médicos a tomar decisiones más precisas, especialmente en casos difíciles o poco frecuentes.
Además, el modelo de IA podría facilitar la formación de profesionales médicos, ofreciendo un recurso interactivo para el aprendizaje de procesos diagnósticos complejos.
Las herramientas basadas en IA también podrían ampliar el acceso a apoyo diagnóstico de expertos en zonas desatendidas, donde los especialistas pueden ser limitados. En entornos de cuidados críticos, los modelos de IA podrían proporcionar asistencia diagnóstica en tiempo real.
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