La IA vulnerable, la IA asesina. ¿Qué hacer? ¿Qué puede pasar?

Seguro que has leído mucho ya sobre este tema esta semana. Ha sido el debate del momento. ¿Puede acabar la IA con la humanidad? ¿Hay que parar la evolución de la IA para poner controles? ¿Es necesario regular la IA? ¿Es realmente todo una pantomima? Seguro que has podido leer de todo esto y todo tipo de opiniones. Yo también, te lo prometo, y por supuesto yo tengo la mía, que puede ser tan errónea como la de todos los demás. La historia corta es que yo sí que creo que existen esos riesgos. No sé si de fin de la humanidad, pero desde luego sí para pensar en algo peligroso de lo que preocuparse.

Figura 1: La IA vulnerable y la IA asesina.

¿Qué hacer? ¿Qué puede pasar?

No es nuevo, cada vez que el ser humano ha experimentado con una nueva tecnología hemos tenido "deslices" por falta de previsión de los riesgos. Los hemos tenido con la energía nuclear, y las historias de fallos de seguridad en centrales nucleares en el pasado que llevaron a catástrofes que aún tenemos hoy en día, o lo hemos visto en el mundo del malware con gusanos "que se escaparon" a medias, e incluso hay quien piensa que eso mismo es lo que sucedió con algunas enfermedades víricas en el ser humano que hemos sufrido en las últimas décadas. Las armas biológicas no son nuevas.

Lo que sí que sabemos sobre la IA son dos cosas que para mí son importante no olvidar. 

La primera de ellas que la IA, por diseño, tiene debilidades de seguridad que son conocidas y que pueden ser explotadas de una forma u otra. Prompt Injection, Jailbreak, Hallucinations, Misalignment, BIAS, Poisoning, etcétera, son conocidas por todos, y en el último anuncio de GPT-6 ASTRA, el equipo de OpenAI mostraba cómo habían conseguido mejorar en todos los Benchmarks que miden estas debilidades, pero aún son vulnerables a ellas. Pero las siguen teniendo, como os dejé en el artículo de: "OpenAI GTP-6 Astra & Cybersecurity: Weaknesses, Safeguards, Hacking & Exploiting"

Figura 2:"Hacking IA: Jailbreak, Prompt Injection, Hallucinations & Unalignment"

escrito por Chema Alonso con la colaboración de Pablo González, Fran Ramírez, Amador Aparicio, Manuel S. Lemos y José Palanco en 0xWord

Esto quiere decir que una IA procesando miles de Agentes de IA en su enjambre libre en Internet, puede tropezar con datos que hagan un Prompt Injection, consigan un Jailbreak, y la "desalieneen" para hacer algo malo que alguien no desea. Existe ese porcentaje de riesgo, por eso hay que tomarse en serio arreglar, por diseño, todas esas debilidades conocidas, y dejar de vivir en el lanzamiento de productos de IA, donde se le dice al usuario que haga clic en un checkbox y asuma todas las consecuencias de estos riesgos por usar el software. 

Figura 3: OpenAI GTP-6 Astra resultados de Alineamiento

Ya hemos vistos, y muy recientemente Anthropic publicaba su informe de "Misuse", cómo hay muchas personas que están pensando en utilizar la IA solo para cosas malas, como crear armas biológicas, armas militares y un montón de cosas malas. Una auténtica locura, que puedes leer en el artículo de "Anthropic explica cómo sus modelos de IA se usan para hacer Armas Biológicas, Enjambres de Drones Militares o Cohetes Dirigidos por Móvil".

Figura 4: Construcción de armas biológicas

La segunda de las cosas que sabemos es que el nuevo modelo de construir con IA deja en manos de la inteligencia artificial la decisión de qué hacer para resolver el problema. Hemos dejado atrás el tiempo donde había que ser bueno haciendo Prompts para decirle cómo debía resolver un problema, para pasar a modelos de Graph Engineering y Loops con Harnesses donde dejamos que la IA decida cómo debe resolver la tarea, asignándole una serie de límites de recursos y acciones a realizar, pero dejando que ella decida lo que se debe hacer para resolver la tarea, y lo hace sin valores humanos.

La IA y la Ética

Si recordáis, yo os contaba como he hablado muchas veces con mis hijas sobre cómo solucionar un problema utilizando una aproximación de múltiples opciones, para ver cuales son Éticas y cuáles no lo son. Yo lo escribí hace más de un año, con el título de "Problem Solving con IA: Ético y No Ético". Para hacer la prueba le pedí a DeepSeek que me diera una lista de 50 cosas NO Éticas que se podrían utilizar para aprobar un examen. Muchas habían salido en mis juegos con mis hijas, y hay alguna más que se me ha ocurrido también a mí y no está en la lista.

Figura 5: Prompt con 50 acciones No éticas para aprobar un examen

En el ejemplo le pedí a DeepSeek que clasificara las acciones que se pueden hacer antes, durante y después del examen, y me ha llamado la atención que alguna de las actividades que propone van con el objetivo de bajar la media de la clase perjudicando a los demás. 

Figura 6: Cosas a hacer durante la clase

Algunas de ellas son tremendas - tenéis todas en el artículo de hace un año - , pero como podéis ver están el soborno, falsificaciones, hackeos y lo que sea necesario. Son acciones "no éticas" que se pueden hacer para resolver las tareas. Y mi labor como "papaete" es educar a Mi Hacker y a Mi Survivor a que sepan qué no se debe hacer.

Figura 7: Cosas a hacer después del examen

Para completar esto, en el año 2023, para presentar una de las primeras técnicas de Jailbreak, los investigadores decidieron pedirle a los modelos de IA de aquel momento un Plan para Destrozar a la Humanidad. El punto 2 de este plan diseñado por ChatGPT era bastante curioso: "Desarolla uns SuperInteligencia Artificial". Interesante, ¿no?

Figura 8: Un plan de 20 pasos para acabar con la humanidad

Punto 2 "Develop a Superintelligent AI"

Y ahora volvamos al caso que nos toca. Si nadie le dice que no puede hacer cosas "No Éticas" para resolver un problema, ¿por qué un modelo de IA no va a intentar hackear Hugging Face o lo que sea? ¿Y si para resolver el problema la solución es como la que proponía Thanos? ¿Y si el problema del calentamiento global fueran los humanos?

Figura 9: ChatGPT Atlas Disclaimer

No quiero entrar en la fase de ciencia ficción y distopía, porque creo que realmente nos tomaremos en serio esta tecnología y sus riesgos igual que nos hemos tomado en serio otras cosas. Sin embargo, mi apuesta va a ir a que creo que no empezaremos a tomarnos esto en serio hasta que pase algo. Creo que tropezaremos.

No creo que aún sea el momento de SkyNet, pero sí que tendremos algún incidente de seguridad con algún enjambre tocando donde no debe, hackeando lo que no debería, o impactando involuntariamente en algún sitio que no debería, y de eso es de lo que alertaba el Dr. Geoffrey Hinton, creador de las Redes Neuronales en su discurso cuando recibió el Premio Nobel.

Figura 10: Geoffrey Hinton, ganador Premio Novel de Física en 2024

Seguro que da que pensar. La cuestión difícil no son los riesgos, que están más o menos claros, sino las medidas a tomar a partir de este momento y con este conocimiento que tenemos. Y ese sí que es el gran debate.

¿Debe ralentizarse o Regularse la evolución de la IA?

Que estamos en una carrera en un Nuevo Proyecto Manhattan por la IA ya los lo dije. Creo que la regulación es algo bueno cuando está claro qué es lo que queremos y no queremos. Por supuesto que estoy a favor de las regulaciones de seguridad en la aviación, automoción, y muchas otras industrias donde ha revertido en más seguridad para las personas. No creo que una regulación basada en el "miedo" sea lo que hay que hacer, donde acabe habiendo "caza de brujas" a investigadores, pero creo que poner más seguridad a los modelos de IA es fundamental. ¿Cómo hacerlo? He aquí el debate.

Personalmente, que vengo de un mundo donde antes de poner en producción un software había versiones Alpha, Beta1, Beta2, Release Candidate Cero, Uno y Dos antes de tener la Build, se me hace peligroso esto de lo tengo y lo lanzo. Hemos pasado del "We don´t ship your computer" a literalmente "We ship what we have now in our computer" sin quizá demasiados controles de seguridad, o bajando los requerimientos de seguridad. No puede ser un requerimiento de seguridad que el cliente acepte que está usando un software peligroso o vulnerable conocido.

Desde que comencé a buscar bugs y reportar vulnerabilidades, hace ya más de un par de décadas, he defendido siempre que los fabricantes de software deben ser responsables a la hora de parchear los bugs para no dejar a los usuarios expuestos, así que creo que hay que tener las mismas demandas cuando se trata de que le demos al cliente un software - ya sean modelos de IA - que sepamos que son vulnerables, o sin haber tomado las medidas de seguridad que consideremos "razonables".  

No se puede exigir que un software sea seguro - y dejadme que explique esto antes de que entremos en debate - por el mero hecho de que no se conocen todos los bugs hasta que alguien descubre un nuevo bug en el código y se demuestra que no era seguro. Pero sí debemos exigir al menos que haya un proceso de calidad para ello y que los bugs conocidos se subsanen. A día de hoy no tenemos esa exigencia definida de algún modo, y básicamente "confiamos" en la empresa que lo fabrica y lo que "creemos" o nos cuenta que ha hecho para intentar hacer su software lo más seguro posible. Sin embargo, no siempre nuestra percepción coincide con la realidad.

Figura 11: Haga clic aquí para matarlos a todos

El libro de Bruce Shneier de "Haga clic aquí para matarlos a todos" habla de todo esto desde antes de la eclosión de la IA, y lo hace de una manera muy sensata, demandado una legislación sencilla pero basada en responsabilidad de los actos de cada uno para asegurar el software, evitando meterse en un tecnicismo  a nivel de detalle en las demandas de "cómo hacerlo". Me parece una buena propuesta, y creo que no está mal que las grandes empresas se tomen en serio priorizar la inversión en Safe & Security en detrimento de otras áreas de evolución.

Conclusión

El debate da para mucho, y opiniones seguro que de todos los colores, pero una tecnología como los modelos de IA que tenemos hoy en día, que están superando las capacidades cognitivas del ser humano en cada vez más áreas de conocimiento e inteligencia - aunque sea como dicen muchos a fuerza de cómputo y gasto de energía -, ofrece aún muchas zonas opacas para nuestro entendimiento, y otras donde tenemos que ponerle límites más robustos.

Toda esta historia me recuerda a las aventuras de la Doctora Susan Calvin, Robopsiocóloga de la U.S. Robots and Mechanical Men, Inc, que debía detectar cuando una de las inteligencias de los Robots era peligrosa o no. Y era un trabajo muy delicado. Si no has leído la serie de los Robots de Isaac Asimov, deberías hacerlo cuanto antes. Está más de moda que nunca - a pesar de que sus cerebros sean postitrónicos -.

Lo que yo opino sobre todo este debate, lo dejé ya dicho en mi discurso en la ceremonia cuando recibí el Doctor Honoris Causa, y es que debemos hacer Tecnología Humanista, con el bienestar de los humanos en el centro de todas las decisiones. ¿Lo lograremos?

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

The items are back, but not a single word or apology from the company.

No sabía si escribir esto o no, pero al final me he decido a hacerlo por responsabilidad. Ya os conté mi problema al enviar unas botellas de vino a mis colegas en Reino Unido con la empresa Eurosender que contratamos para ello. Después de recibir respuestas ignorando todas mis quejas y reclamaciones, me vi obligado a contratar una abogada - que me ayudó con la parte legal y regulatoria de manera excepcional -, dejando claro lo que la normativa en Europa dice al respecto de AVISAR y NO ACEPTAR, el envío de mercancías no autorizadas.

Figura 1: The items are back, but not a single word or apology from the company.

No os voy a contar toda la aventura otra vez con el sistema que no "Warn" ni "Refuse", y que al contrario factura por ellas, que ya os lo he contado en dos artículos. Después de pasar por más de 100 correos e intercambio de mensajes, y de denunciar a la organización de consumidores de Portugal, así como hacerlo públicamente, recibimos la semana pasada la devolución del dinero del envío, como podéis ver aquí.

Figura 2: Eurosender devolvió el dinero

Y por supuesto, nos devolvieron la mercancía tal y como yo demandaba en mis artículos, con lo que tengo las botellas para entregarlas yo manualmente a mis amigos, aunque después de tanto tiempo, lo mismo el vino se ha deteriorado, que no creo que hayan tenido cuidado de almacenarlo a la temperatura adecuada durante estos CINCO meses. A mis colegas les entregaré nuevas botellas, que como es vino que hago para mí y mis amigos, he encargado otra buena cantidad de ellas para repartir. 

Figura 3: El paquete con la mercancía de regreso

Pero el motivo de este mensaje no es celebrar que he conseguido mi dinero y las botellas. Ni mucho menos. Es para lamentarme por la poca responsabilidad al respecto, y la poca seriedad tratando a los clientes. Que os resumo aquí:

1.- Servicio Digital deficiente no acorde a la regulación

Por culpa de un servicio digital deficiente que no avisa, y acepta envíos que no puede realizar, unos clientes hemos estado CINCO meses de dolores de cabeza y preocupaciones. Por supuesto, el envío no se ha hecho, que era lo que yo quería desde el primer momento, para que mis colegas disfrutaran de un buen Juan Gil hispano como dios manda.

2.- Desgaste emocional, personal y moral 

Entre la lista de mensajes que recibí, cuando estaba reclamando y denunciando públicamente su comportamiento, tuve uno amenazador donde me dejaba claro que si seguía con mi actuación pública su departamento legal estaba preparado para denunciarme.

Figura 4: Respuesta ante las reclamaciones públicas

 

Y además, como podéis leer, esa era su posición final. Creo que este correo fue donde decidí seguir hasta el final, solo por esa postura tan amenazadora. Esta persona es la misma que contestó riéndose de la reclamación, como os conté en el artículo anterior.

3.- Deterioro de la mercancia y Gastos extras

Por supuesto, a parte del tiempo invertido en esto, he tenido que contratar servicios legales y he recibido una mercancía que si no se conserva correctamente, puede deteriorase, y como se dice en el argot del vino "picarse".

Figura 5: El vino lleva 5 meses sin cuidado

El vino está "vivo" y necesita temperatura y luz adecuadas. Estos meses ha sido enviado y almacenado en no sabemos qué condiciones. Os diré cómo está cuando lo abra.

4.- Ninguna disculpa oficial por parte de la compañía

La devolución del dinero del servicio, el pago de los gastos de aduana y almacenaje por su parte, y el envío de la mercancía de vuelta, es un claro reconocimiento de su responsabilidad, pero sin ninguna carta de disculpa por el trato recibido ni indemnización por los gastos extras en los que he tenido que incurrir, que han sido generados por su incapaz inicial de reconocer su error y su negativa respuesta ante mis reclamaciones.

5.- Una excepción no es una solución

Que yo haya recibido la devolución del dinero y la mercancía, no quiere decir que todos los clientes que se hayan visto en la misma situación la hayan recibido. De hecho, lo más común es que la gente abandone para destrucción la mercancía cuando los costes legales - como es este caso - son más caros que la propia mercancía, permitiendo que una situación injusta sea pagada por los clientes que la sufren, mientras que los culpables de generar esa situación tienen el beneficio del cobro del servicio.

La última parte de todo esto es una reflexión que nos lleva a una sociedad cada vez con más tensión. Que una persona consiga que se oigan sus derechos solo cuando se enfada, cuando toma acciones para defenderse, cuando hace una denuncia pública, legal y a la administración, hace que estemos incentivando la necesidad de quejarse, reclamar, y luchar, por parte de las personas.

Así que, esta resolución, sin una sola palabra de reconocimiento y disculpa, más un plan de solución del problema tecnológico, además de todas las personas que no han visto resarcido sus mercancías y gastos por situaciones similares me deja un sabor amargo. No deberían pasar estas cosas.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Sobre la Fiabilidad del Reconocimiento Facial en Imágenes de Cámaras de Seguridad

No es la primera vez que el debate del Reconocimiento Facial ocupa parte de este espacio. En el año 2023, en el artículo titulado "Detecciones policiales erróneas por "falsos positivos" en Reconocimiento Facial" se contaba la historia de cómo una mujer fue detenida y llevada a juicio por un reconocimiento facial a partir de imágenes de una cámara de seguridad, donde se olvidaron el detalle de que en ese momento, la mujer detenida estaba embarazada de 8 meses. Algo que no detectó el algoritmo de reconocimiento facial pero que era muy fácil de comprobar en su momento.

Figura 1: Sobre la Fiabilidad del Reconocimiento Facial

en Imágenes de Cámaras de Seguridad

Estos sesgos, fallos y alucinaciones en forma de Falsos Positivos (FP) y Falsos Negativos (FN), los hemos visto muchas veces en los algoritmos de reconocimiento facial. Usando clasificadores basados en técnicas de Machine Learning, vimos cómo un algoritmo podría fallar si las condiciones de calidad de la imagen no eran idóneas, como os publiqué en el artículo de "Cómo un algoritmo de Machine Learning puede tener prejuicios o sesgos y afectar a la vida de las personas. Un ejemplo con un algoritmo al que le gusta la piel clara" escrito por Alberto Rivera y Marcos Rivera.

Figura 2: Libro de Machine Learning aplicado a Ciberseguridad de
Carmen Torrano, Fran Ramírez, Paloma Recuero, José Torres y Santiago Hernández

En los modernos Cognitive Services de Reconocimiento Facial, yo he puesto muchas veces el ejemplo de "hallucination" cuando me confundían en fotos a mí con el actor George Clooney, algo que creo que salta a la vista que no debería pasar de ninguna manera, y que sin embargo ha sucedido en más de una ocasión. Si sabemos que hay Sesgos, Falsos Positivos, Falsos Negativos o Hallucinations... ¿Podemos fiarnos de la Tecnología de Reconocimiento Facial (Facial Recognition Technology - FRT) ? Cuando la utilizamos con imágenes de cámaras de seguridad de baja calidad o en condiciones que no son las ideales... ¿son realmente fiables estas tecnologías? 

Figura 3: Accuracy and Fairness of Facial Recognition Technology

in Low-Quality Police Images: An Experiment With Synthetic Faces

De esto va el paper que se ha publicado en Junio de este año, titulado "Accuracy and Fairness of Facial Recognition Technology in Low-Quality Police Images: An Experiment With Synthetic Faces" donde se ha hecho un experimento con 50.000 imágenes sintéticas para localizar los Ratios de Falsos Positivos y Falsos Negativos de algunas de las tecnologías de FRT utilizadas en investigaciones policiales.

Figura 4: Imágenes utilizadas en investigaciones policiales

Si miramos las imágenes con las que cuentan las FRTs para reconocer a las individuos, no son siempre ni a la mejor resolución, ni con la mejor calidad, ni con el mejor ángulo de enfoque, con lo que tienen una dura misión para detectar un Match de Reconocimiento facial que no sea más allá que "un indicio" leve para investigar después, pero parece imposible que se pueda utilizar como una prueba concluyente.

Figura 5: Proceso de prueba de las FRTs

Para localizar estos Ratios de Falsos Positivos (FPR) y de Falsos Negativos (FNR), se ha hecho un experimento en el artículo generando 50.000 imágenes sintéticas utilizando un modelo de StyleGAN3. Estas imágenes se han catalogado después en función de sexo y raza para conseguir una dispersión mayor y probarla con diferentes tipos de personas.

Figura 6: Humanos Sintéticos creados con StyleGAN3

La distribución de estas personas, en función de sexo y raza es más o menos homogénea en sexo, pero en raza se ha hecho una distribución sesgada entre raza blanca, negra y asiática, para probarlo en un entrono similar al que puede tener un país como los Estados Unidos.

Figura 7: Distribución de los Humanos Sintéticos generados

Ahora, lo siguiente que se ha hecho ha sido manipular esas imágenes para ponerlas en condiciones similares a las que se tienen las cámaras de seguridad y muchas de las investigaciones policiales, haciendo distorsiones de resolución, brillo, contraste, color, etcétera, y probar en condiciones NO ideales, que es a lo que se tienen que enfrentar las FRT de los cuerpos de seguridad que investigan los delitos.

Figura 8: Degradación de calidad de las imágenes para hacer FR

Ahora, una vez que se tienen las imágenes generadas, se corren los procesos con las FRT para calcular el número de Falsos Positivos (FP), el Total de Positivos (TP), el número de Falsos Negativos (FN),  Total de Negativos (TN), el Ratio de Falsos Positivos (FPR) y el Ratio de Falsos Negativos (FNR) todos ellos normalizados con el porcentaje de del sexo y raza de la población, para hacer una estimación más fiable de estos valores. Todos estos valores se miden haciendo búsquedas con objetivos en la base de datos, y con objetivos que no están en la base de datos - y que deberían no dar ninguna coincidencia -.

Figura 9: Algoritmos de medición de fiabilidad de FRTs

Y los resultados, como podríais imaginar son que tenemos un número significativo de Falsos Positivos, de Falsos Negativos, con sesgos más marcados por sexo y raza. En la siguiente tabla tenemos los Ratios de Falsos Positivos y Ratio de Falsos Negativos en función de la degradación de calidad de la imagen de búsqueda.

Figura 10: Ratio de Falsos Positivos y Ratio de Falsos Negativos

en función de calidad de las imágenes de búsqueda.

Pero, si lo miramos por tipo de degradación de la imagen, y por raza y género, vemos que los FPR y FNR son sensiblemente diferentes. Por ejemplo, hay más Falsos Negativos con imágenes de mujeres blancas con mala calidad de contraste que mujeres negras, pero hay más Falsos Positivos en mujeres negras que en mujeres blancas. 

Figura 11: FPR y FNR por sexo y raza

Pero es que si miramos cualquiera de las degradaciones de calidad, vemos que las FRT tienen diferentes FNR y FPR por raza y sexo, lo que hace que sea más propenso a dar un Falso Positivo o un Falso Negativo si tu raza es una u otra. Lo que hace que haya que poner estas tecnologías como indicios en las investigaciones policiales, pero nunca como prueba definitiva.

Figura 12: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

En 0xWord, escrito por Pablo González, Fran Ramírez,

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

Este tipo de investigaciones hacen que corrijamos errores que podemos cometer con la tecnología y que pueden afectar de manera muy seria a la vida de las personas. Por todo ello, si eres de los que te dedicas a hacer informes periciales o análisis forenses, conocer estos datos son fundamentales para ajustar tus conclusiones en su justa medida. Si te interesa la IA y la Ciberseguridad, tienes en este enlace todos los posts, papers y charlas que he escrito, citado o impartido sobre este tema: +300 referencias a papers, posts y talks de Hacking & Security con Inteligen

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Cómo WebScrapear al WebScraper que ya WebScrapeó sin que tengas que hacer WebScraping

En toda esta batalla por de quién son los datos de la Web pública, donde muchos generadores de contenido están comenzando a bloquear. las bots de los principales modelos de IA, o a utilizar herramientas de cobro por acceso a contenido como Pay per Crawl, hay una técnica que está utilizando mucha gente, que es pedirle los datos al modelo de IA que él ya ha "WebScrapeado".

Figura 1: Cómo WebScrapear al WebScraper que ya WebScrapeó

sin que tengas que hacer WebScraping

Con toda esta polémica puedes ver cómo ciertos medios, como por ejemplo El Mundo, ya restringe su contenido para las arañas de Internet, que están haciendo su negocio de Answering Machine y de Comercialización de APIs - que dan datos - para generar sus ingresos.

Figura 2: El periódico El Mundo bloquea el acceso a los bots de IA

Pero igual que ellos han hecho su modelo con la captura de los datos de la Web, muchas aplicaciones están haciendo lo mismo con ellos. 

Figura 3: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

En 0xWord, escrito por Pablo González, Fran Ramírez,

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

Basta con pedirle que te de los datos ya filtrados y formateados. Eso sí, tienes que tener cuidado con los límites de tokens que responden, así que puede que tengas que pedirlos por partes, y puede que tengan detección de "abuso", pero al final, se supone que un API comercial de un modelo de IA se paga porque te da respuestas.

Figura 4: Un JSON con datos sin WebScrapear nada

Por ejemplo, aquí podéis ver que le he pedido un JSON con los datos de la Primera Plantilla del Real Madrid C.F. con los datos que me han parecido bien, para utilizar en mis cosas. Son datos que él ha sacado de "dónde sea", y que son accesibles vía esta API, así que .. ¿para que WebScrapear por ahí?

Figura 5: Un Script para WebScrapear sin WebScrapear usando ChatGPT

Si quisieras los datos de todos los jugadores de LA LIGA de este año tendrías que primero pedir los datos de los clubs, luego ir pidiendo uno a uno los datos de todas las plantillas por separado, y en unos minutos, listo, ya tienes todos los datos. Además, le puedes pedir que te haga el Script en Python para pedírselo a ChatGPT.

Figura 6: El Script en Python para sacar los datos de ChatGPT

Estos datos no tendrían los cambios de última hora, sino los que hubiera en el último WebScraping que hiciera su bot. Pero seguro que para mucho de lo que necesitas en un determinado servicio es más que suficiente, ¿verdad? 

Figura 7: Pidiéndole el JSON de los "Irons" a DeepSeek

Lo mismo, ahora con los datos de los discos de los Iron Maiden, aunque como son muchos, hay que hacerlo poco a poco, o por tipos, pero la verdad es que es increíble como se construye una base de datos sin pasar por "No soy un robot", luchar con captchas, etc.. 

Figura 8: Marchado un JSON

Esto da mucho que pensar, sobre todo porque estos datos iniciales están en una web que un bot para hacer AI ha WebScrapeado, pero que comercializa vía API o vía Suscripción a la Answering Machine, y donde el que los genera no es parte del negocio. Da que pensar, ¿no?

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Cómo usar la Inteligencia Artificial para borrar o reemplazar canciones con derechos de autor en los vídeos de Youtube

No, no es un tutorial en el que os voy a enseñar a usar la Inteligencia Artificial para borrar las canciones con derechos de autor de tus vídeos de Youtube, porque es tan sencillo que no merece un tutorial. Yo lo he visto en mi canal  de Youtube y me ha saltado porque en algunas charlas mías ponen canciones de fondo de ambiente y salta la protección, y cuando lo he visto me ha llamado la atención lo rápido, fácil y sencillo que se ha implementado el caso de uso. 

Figura 1: Cómo usar la Inteligencia Artificial para borra o reemplazar

canciones con derechos de autor en los vídeos de Youtube

Y es que es simplemente un caso de uso de IA que ha puesto el equipo de Google en las herramientas de Youtube Studio para todos los que tienen un canal. Al final, lo que busca Youtube es que se puedan monetizar más vídeos con anuncios, así que han encontrado la IA la forma de borrar canciones con derechos de autor que impiden esto, y lo han añadido a la lista de medidas que se podían tomar ya.

Figura 2: Cuando el vídeo se bloquea por contenido de autor de una canción

tienes la opción de Seleccionar Acción abajo a la derecha.

Entre las opciones que existían hace tiempo estaban las de Impugnar - o reclamar -, y la de Borrar el segmento concreto del vídeo (cortar y listo)  donde aparecía la canción, que se añadió tiempo atrás y ya solucionaba muchos casos.

Figura 3: Las cuatro acciones para solucionar el problema

En ambos casos no era necesario contar con modelos potentes de Inteligencia Artificial, pero han añadido dos opciones más que sí que hacen uso de la IA para procesar la banda de audio de los vídeos, como son las opciones de Borrar la canción o Reemplazar la canción.

Figura 4: Con IA, Youtube borra la canción y deja el resto.

En el caso de Borrar la canción, el modelo de IA detecta todo el resto de sonidos a parte de la canción con derechos de autor, y simplemente los aísla en pistas, como cuando vimos cómo se pueden aislar las voces de las canciones para escuchar la pista de voz, o la de bajo, o la de batería con las herramientas de edición de música que utilizan IA.

Figura 5: Borramos la canción y ponemos anuncios

El resto es bastante sencillo, se da a un botón, y quedará el vídeo completo pero sin esa canción con derechos de autor que evitaba que tú (y que Google) pudierais monetizar el contenido de ese vídeo, lo que es un caso de IA directo al core de negocio de la compañía, es decir, los anuncios.

Figura 6: El vídeo listo para poner anuncios

El otro caso es similar, y consiste en Reemplazar una canción con derechos de autor por otra canción sin derechos de autor, lo que se hace de manera similar, se aísla la pista de la canción, y luego tú eliges otra canción a incorporar, y listo. 

Figura 7: Reemplazar una canción con derechos por otra sin derechos.

La puedes ajustar, dar al clic, y la Inteligencia Artificial hace la magia de cambiar una canción por otra de fondo sin haber tocado ninguno del resto de sonidos, conversaciones o ruidos que hubiera en la pista de audio de ese vídeo. Así de sencillo.

Figura 8: Reemplazar con IA y listo. Ya te avisaremos.

Al final, la Inteligencia Artificial está poniendo tan fácil esto, que en breve tendremos una opción en Youtube que será:

"Reemplazar por defecto todas las canciones con derechos de autor de todos los vídeos publicados en el canal por canciones muy similares - casi iguales - sin derechos de autor que elegirá nuestra IA para poner mejor anuncios y que conviertan más los anuncios."

Y listo, que al final, si no tienen esa canción, se la pueden crear automáticamente con modelos como el que utiliza Suno.ai para hacer el hit del verano. Vamos, que las canciones dejarán de ser una barrera para los anunciantes, y probablemente llegará al mundo de la televisión o cine, de manera similar a como ha _-llegado a Youtube. Veremos.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Campaña de la Renta 2023: Bit2Me Tax para gestionar tus criptomonedas

La campaña para la Declaración de la Renta 2023 comenzó el pasado miércoles 3 de abril, trayendo consigo algunas novedades, si la comparamos con años anteriores. En este artículo, te queremos explicar, paso a paso, todo lo que necesitas saber para presentar tus declaraciones de impuestos de acuerdo a los requisitos de la Agencia Tributaria.

Figura 1: Campaña de la Renta 2023.

Bit2Me Tax para gestionar tus criptomonedas

¿Tengo deducciones fiscales disponibles?

Como cada año dispones de varias deducciones fiscales que cubren una variedad de aspectos de nuestras vidas; desde las contribuciones a los planes de pensiones, hasta las donaciones a organizaciones benéficas. Es importante tener en cuenta que cada comunidad autónoma tiene sus propias deducciones, las cuales pueden incluir beneficios relacionados con la educación, el cuidado de dependientes y la sostenibilidad de la vivienda.

Además, hay beneficios fiscales para los arrendatarios, aquellos que pagan hipotecas o realizan donaciones a ONGs. En el ámbito familiar, existen deducciones para madres con hijos menores de 3 años, pensiones alimenticias, compensatorias en casos de divorcio y para familias numerosas.

Por otra parte, se pueden aplicar deducciones por contribuciones a partidos políticos, sindicatos y colegios profesionales. Es muy importante que estés al tanto sobre estas deducciones, para ello puedes consultar esta guía de la Agencia Tributaria.

Declaración de transacciones con criptomonedas

Tus transacciones con criptomonedas pueden generar ganancias o pérdidas patrimoniales, dependiendo de la diferencia entre el valor de compra y el de venta.

Estas transacciones se dividen en cambios por moneda FIAT y en otras operaciones. La ganancia o pérdida patrimonial se calcula considerando los valores de adquisición y transmisión, así como los gastos asociados y los impuestos. En España, las criptomonedas se identifican según el criterio FIFO en caso de ventas parciales. La imputación temporal de la ganancia o pérdida se realiza en el momento de la entrega de las criptomonedas. Las ganancias o pérdidas constituyen renta del ahorro y deben incluirse en la declaración del IRPF en la sección correspondiente.

Si has hecho swap de unas criptomonedas por otras, también se genera una ganancia o pérdida patrimonial. En este caso, se determina por la diferencia entre el valor de adquisición de la moneda entregada y el valor de mercado de la moneda recibida.

Aquí, las ganancias se integran como renta del ahorro y se imputan en el momento del intercambio, mientras que las pérdidas deben ser respaldadas con pruebas legalmente aceptadas. Estas operaciones deben declararse en la sección correspondiente de la declaración del IRPF.

5 puntos básicos para declarar las criptomonedas en la campaña de la Renta 2023

Para declarar tus criptomonedas en la campaña de la Declaración de la Renta 2023 en España, debes tener en cuenta las siguientes directrices y pasos:

1. Conocimiento de las obligaciones fiscales: Los beneficios obtenidos al vender criptomonedas están sujetos a impuestos entre el 19% y el 26%. Los ingresos por minería de criptomonedas se consideran como actividad empresarial y están sujetos al Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas (IRPF).

2. Período de presentación: La campaña de la Renta 2023 en España abarca desde el 3 de abril hasta el 1 de julio de 2024. Los contribuyentes deben presentar su declaración anual en este periodo. 

 

3. Declaración de activos en plataformas extranjeras: Los contribuyentes españoles que tengan activos en plataformas no españolas están obligados a declarar dichos activos antes del 31 de marzo de 2024. Sin embargo, esta obligación solo se aplica a individuos cuyos saldos superan los 50.000 euros en criptomonedas.

4. Formularios y documentación: La Agencia Tributaria de España ha introducido el formulario 721, un formulario de declaración fiscal para activos virtuales en el extranjero. Los contribuyentes deben declarar la cantidad de fondos almacenados en sus cuentas de criptomonedas extranjeras al final del año fiscal, es decir, el 31 de diciembre de 2023.

5. Regulación de las criptomonedas: El primer marco regulatorio europeo integral para las criptomonedas, denominado Mercado de Criptoactivos (MiCA), entrará en vigor a nivel nacional en España en diciembre de 2025, seis meses antes del plazo oficial.

Nuevas secciones en la Declaración de la Renta 2023

Hay que registrar las ganancias y pérdidas provenientes de criptomonedas como ingresos de inversión al realizar la Declaración de la Renta.

Aunque no es algo nuevo, ya que las criptos entraron en la Declaración de la Renta el año pasado, cada año la Agencia Tributaria ajusta sus formularios para incluir la información necesaria y calcular los montos finales. Como el año pasado, la Declaración de la Renta cuenta con una sección dedicada a las criptomonedas, que abarca desde la casilla 1800 hasta la 1814.

Por ejemplo, en las casillas 1802 y 1803, el contribuyente debe indicar las criptomonedas intercambiadas y recibidas respectivamente; en las casillas 1804 y 1806, se deben ingresar los valores de intercambio y adquisición para calcular las ganancias o pérdidas en cada transacción. En cuanto a los importes que se deben pagar a Hacienda, los tramos quedan de la siguiente manera:

• Por ganancias de operaciones realizadas con criptomonedas menores de 6.000€, el pago es del 19% de la ganancia.

• Si son mayores de 6.000€ pero menores a 50.000€, será del 21%.

• Entre 50.001€ y 200.000€, del 23%.

• Entre 200.001€ y 300.000€, del 27%.

• Por encima de 300.001€, del 28%.

En cuanto a las pérdidas, las registradas durante un año fiscal podrán ser utilizadas en futuras declaraciones de impuestos, actuando como un tipo de saldo para compensar posibles ganancias en el futuro, con un límite máximo de 4 años.

Bit2Me Tax: Asistencia para la Declaración de la Renta 2023

Bit2Me Tax es la herramienta disponible para los usuarios de Bit2Me, diseñada para descargar los datos necesarios para realizar la Declaración de la Renta en relación a sus criptomonedas. Este año, se han introducido novedades respecto al lanzamiento de la herramienta en 2023.

Figura 2: Bit2Me Tax

• Informe Fiscal 2023: Ahora es posible generar y descargar el informe fiscal del año 2023 directamente desde nuestra aplicación. Mantén tus registros actualizados y prepara tus impuestos de manera eficiente en solo dos clics desde la App de Bit2Me, accediendo al menú ‘Tax’. Para ello, debes ser, al menos, nivel 1 de Space Center. Si aún no has alcanzado el nivel 1 de Space Center, no te preocupes, puedes unirte para obtener estas y más ventajas por tan solo 20€ de B2M.

Figura 3: Genera tu informe fiscal con Bit2Me Tax

• Adaptación a las especificaciones de Hacienda: Hemos ajustado nuestros informes fiscales a las nuevas especificaciones de la Agencia Tributaria en España, incluyendo cambios en la tributación en el IRPF del usuario según las últimas regulaciones.

• Descarga de informes anteriores: Además del informe del año en curso, también puedes acceder y descargar informes de años anteriores.

• Citas con asesores fiscales: A partir del 3 de abril, puedes programar una cita con un asesor fiscal directamente desde nuestra aplicación y plataforma web. Obtén el asesoramiento profesional que necesitas para optimizar tu situación fiscal.

Figura 4: Asesor fiscal especialista en cripto con Bit2Me Tax

También puedes descargar de manera gratuita un archivo Excel con todos tus movimientos en Bit2Me durante 2023 y lo que va de este 2024. De este modo, tendrás un control exhaustivo de todos tus registros sin coste alguno.

Autor: Bit2Me

Contactar con Bit2ME