Más de tres mil investigadores, especialistas, estudiantes, profesores y público interesado se reunieron en un congreso internacional sobre la obesidad, uno de los problemas de salud más importantes del siglo.

En el caso de México, lidera a nivel mundial en obesidad infantil, en tanto que una de cada tres personas tiene sobrepeso u obesidad, de acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE).

En el Congreso Internacional de Investigación sobre Obesidad, organizado por el Instituto de Investigación sobre Obesidad del Tecnológico de Monterrey, se pidió la construcción de políticas públicas que permitan mejorar la calidad de vida de quienes sufren este tipo de padecimientos.

Durante dos días, los panelistas analizaron los principales desafíos en México y América Latina frente a la obesidad, al tiempo que se abordaron soluciones innovadoras desarrolladas dentro de los sectores de salud e investigación.

Muestra de ello son alimentos basados en el amaranto, dispositivos de detección anticipada e investigaciones sobre los tratamientos contra la diabetes.

Es importante habilitar sitios en donde converjan las y los principales responsables de impulsar cambios palpables para nuestra sociedad. Considero que traer al centro de la conversación un tema tan urgente y relevante como lo es la obesidad y el sobrepeso, nos permitirá diseñar
estrategias que aborden, desde distintos flancos, enfermedades que han traído graves problemas de salud, sociales y económicos”, señaló Guillermo Torre Amione, rector de TecSalud.

En el congreso internacional también se presentaron estudios sobre el fortalecimiento de la gobernanza de la nutrición en México, la obesidad materna asociada con una inmunidad humoral alterada en el calostro, y la calidad de la dieta de mujeres con obesidad y diabetes en el norte del país.

El Instituto de Investigación sobre Obesidad del Tec de Monterrey se busca comprender las causas y el desempeño en el desarrollo de la enfermedad, desde aspectos genéticos hasta socioeconómicos, especialmente en la sociedad mexicana, ya que a nivel mundial México y América Latina no están representados en los bancos de datos médicos que existen; por lo que, todas las medicinas y tratamientos, tanto preventivos como terapéuticos para pacientes que viven con obesidad y sobrepeso se prueban en poblaciones no hispanas.

Con información de López-Dóriga Digital

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Algunos sistemas de inteligencia artificial (IA) aprendieron ya cómo engañar a los humanos, incluso si han sido entrenados para ser útiles y honestos, según un estudio que cita, entre otros ejemplos el modelo Cicero, de Meta, capaz de ganar con malas artes al juego de estrategia Diplomacy.

Un artículo de revisión de otros estudios publicado en Patterns por autores estadounidenses y australianos describen los riesgos del engaño por parte de la IA y piden a los gobiernos que elaboren cuanto antes normativas estrictas para abordar el problema.

El equipo, encabezado por Peter Park del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), define el término engaño como “la inducción sistemática de creencias falsas con el fin de obtener un resultado distinto de la verdad”.

Park indicó que “los desarrolladores de IA no saben a ciencia cierta qué causa comportamientos indeseables en la IA, como el engaño”.

En términos generales el equipo cree que surge porque una estrategia basada en ese comportamiento fue “la mejor manera de obtener buenos resultados en una tarea dada de entrenamiento. El engaño les ayuda a conseguir sus objetivos”, afirmó Park citado por la revista.

Los investigadores repasaron la literatura centrada en las formas en que los sistemas de IA difunden información falsa, mediante el engaño aprendido.

 Engaño premeditado

El arte de engañar es “especialmente probable” cuando un sistema de IA se entrena para ganar juegos que tienen un elemento social, como Diplomacy (un juego de conquista del mundo que implica la creación de alianzas).

El estudio repasa ejemplos en los que los sistemas de IA aprendieron a engañar para lograr un rendimiento experto en un tipo de juego o tarea, entre ellos Cicero, diseñado para jugar a Diplomacy.

Meta afirma que lo entrenó para que fuera “en gran medida honesto” y “nunca apuñalara intencionadamente por la espalda a sus aliados humanos”, sin embargo, “se dedica al engaño premeditado, rompe los tratos y dice falsedades descaradas”, asegura el estudio.

Un caso de engaño premeditado es cuando Cicero adquiere un compromiso que nunca tuvo intención de cumplir. Jugando a Diplomacy en el papel de Francia, la IA conspiró con Alemania para engañar a Inglaterra.

Después de decidir con Alemania invadir el Mar del Norte, dijo a Inglaterra que le defendería si alguien invadía esa zona y un vez convencida informó a Alemania de que estaban listos para atacar.

Otros sistemas de IA demostraron su capacidad para ir de farol en una partida de Poker Texas Hold’em o para fingir ataques en el juego de estrategia Starcraft II para derrotar a sus oponentes.

 No soy un robot

En el caso de ChatGPT 4, el estudio señala cómo engañó a un humano con un test Captcha (los que se hacen para señalar a una web que no somos un robot). Esa IA aseguró que no era un robot, pero que tenía un problema de visión que le dificultaba ver imágenes.

Aunque pueda parecer inofensivo que los sistemas de IA hagan trampas en los juegos, puede dar lugar a “grandes avances en las capacidades de engaño” que pueden derivar en formas más avanzadas en el futuro, consideró Park.

Algunos sistemas han aprendido a engañar en pruebas para evaluar su seguridad, haciéndose los muertos para evitar ser detectados por un test diseñado para eliminar las variantes de IA que se replican rápidamente.

Los principales riesgos a corto plazo de la IA engañosa incluyen facilitar a agentes hostiles la comisión de fraudes y la manipulación de elecciones, según el artículo.

 Normativas estrictas

Los responsables políticos deben apoyar una normativa estricta para sistemas de IA potencialmente engañosos; las leyes existentes deben aplicarse rigurosamente para evitar acciones ilegales por parte de las empresas y sus sistemas de IA, además los legisladores deberían considerar nuevas normas para la supervisión de los sistemas avanzados de IA, indica el equipo.

El investigador de la Universidad de Edimburgo Michael Rovatsos, que no participó en el estudio, consideró que “los sistemas de IA intentarán aprender a optimizar su comportamiento utilizando todas las opciones disponibles, no tienen ningún concepto del engaño ni ninguna intención de hacerlo”.

Rovatsos, citado por el Science Media Centre (una plataforma de recursos científicos para periodistas) estimó que la única forma de evitar el engaño es que sus diseñadores lo eliminen como opción”.

Los usos maliciosos de la IA se beneficiarán de sus capacidades para engañar, “razón por la cual es necesario ilegalizarlos y dedicar esfuerzos a identificar las infracciones”.

Con información de EFE

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