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El desplome de TerraUSD arrastró 40.000 millones de dólares y a miles de inversores. Su creador acaba de confesar el engaño
El surcoreano que prometía una revolución financiera ha acabado confesando un fraude de 40.000 millones de dólares. Do Kwon, creador de TerraUSD y Luna, se declaró culpable el 12 de agosto en un tribunal federal de Nueva York por dos cargos: conspiración para cometer fraude de materias primas, de valores y electrónico, y fraude electrónico. El caso estalló en 2022 con el colapso de sus criptomonedas, vendidas como estables. “Lo que hice estuvo mal”, admitió en sala. Como ocurrió con Sam Bankman-Fried y FTX, el mercado digiere la factura de una era de excesos.
En su declaración, Do Kwon reconoció haber engañado a los inversores al no revelar el papel de una firma de trading en la recuperación de TerraUSD. Fue parte de un acuerdo con la fiscalía del Distrito Sur de Nueva York que prevé solicitar una pena máxima de 12 años si asume su responsabilidad. Reuters recuerda que Kwon fue extraditado desde Montenegro a finales de 2024 y que afrontaba nueve cargos, entre ellos fraude de valores, fraude electrónico y conspiración para blanquear capitales. La admisión llegó casi tres años después del colapso del proyecto.
H2: Cómo se fabricó el ‘peg’ y cómo se vino abajo
A diferencia de otras stablecoins respaldadas por activos reales, TerraUSD se basaba en un algoritmo que interactuaba con Luna, su criptomoneda hermana. El sistema permitía crear o destruir tokens de una y otra para mantener la paridad con el dólar. Cuando TerraUSD bajaba de 1 dólar, se podían cambiar por Luna, lo que reducía la oferta y, en teoría, estabilizaba su valor. Todo esto ocurría dentro del llamado Terra Protocol, que ejecutaba estas operaciones automáticamente. El modelo dependía del equilibrio entre oferta, demanda y expectativas del mercado.
La primera señal de alarma llegó en mayo de 2021, cuando TerraUSD cayó por debajo del dólar. Según los fiscales, Do Kwon aseguró entonces que el sistema había funcionado como estaba previsto: el algoritmo había restaurado automáticamente la paridad. Pero, como ha reconocido ahora, esa versión omitía un detalle clave. Financial Times explica que, en realidad, Kwon recurrió a una firma de trading especializada que compró millones en TerraUSD para sostener su precio. Fue una operación deliberada y oculta que, según la acusación, permitió mantener la ilusión de que el sistema era sólido.
Un año después del primer susto, el sistema no aguantó. En mayo de 2022, TerraUSD perdió de nuevo la paridad, esta vez de forma irreversible. El mecanismo algorítmico colapsó: la creación masiva de Luna, destinada a contener la caída, provocó una espiral que hundió el precio de ambos tokens. El desplome arrasó con unos 40.000 millones de dólares en valor de mercado y afectó a miles de inversores minoristas e institucionales. La pérdida de confianza fue inmediata. Lo que se presentaba como una stablecoin robusta se convirtió en un símbolo de todo lo contrario.


La vertiente civil del caso se resolvió en abril de 2024, cuando un jurado federal declaró a Do Kwon y a Terraform Labs responsables de fraude en una demanda presentada por la SEC. La orden civil impuso a Kwon una sanción de 80 millones de dólares y medidas de inhabilitación e interdicción permanentes, incluida la prohibición de realizar transacciones con criptoactivos. Además, Terraform aceptó pagar 4.550 millones en concepto de resolución civil. La compañía ya se había acogido al proceso de bancarrota, lo que condiciona los pagos y deja en suspenso parte de las compensaciones.
Kwon podría pasar hasta 25 años en prisión, pero si cumple lo pactado con la fiscalía, la condena efectiva sería sensiblemente menor. El acuerdo contempla una petición máxima de 12 años, siempre que colabore y reconozca su culpa. El juez federal Paul A. Engelmayer dictará sentencia el 11 de diciembre de 2025. Reuters añade que la fiscalía no se opondrá a que Kwon solicite un traslado a otro país tras cumplir el 50% de su condena. En paralelo, las autoridades de Corea del Sur mantienen cargos abiertos que podrían activarse una vez finalice su proceso en Estados Unidos.
Miles de personas, desde pequeños ahorradores hasta fondos institucionales, se vieron atrapadas en la caída de TerraUSD y Luna. Desde entonces, Terraform Labs se acogió al procedimiento de bancarrota en Estados Unidos, bajo el capítulo 11, y avanza en el plan de liquidación. Según Reuters, la estimación de pagos a los afectados oscila entre 184,5 y 442,2 millones de dólares, y el monto recuperable exacto sigue en revisión. Al tratarse de activos altamente volátiles, el valor actual es muy inferior al que tenían en 2022. Los reembolsos, si llegan, apuntar a ser parciales y tardíos.
Imágenes | FAQX™ We mining it. (CC BY 3.0) | Art Rachen | Joshua Mayo
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Windows está destruyendo hasta lo más limpio y minimalista que tenía por culpa de la IA: el Bloc de Notas
Durante mucho tiempo, el Bloc de Notas de Windows fue un programa detenido en el tiempo. Recibió ajustes puntuales, como compatibilidad con fuentes, barra de estado, zoom o nuevas opciones de codificación, pero en el fondo seguía siendo el mismo de siempre, ese al que muchos volvemos precisamente por lo que no tiene. Un tipo de software que destaca más por su simpleza que por todo lo que podría llegar a ofrecer.
Después de todo, cuando uno necesita algo más completo, siempre hay alternativas, gratuitas o de pago. Sin embargo, por alguna razón, Microsoft ha decidido que ha llegado el momento de transformar el Bloc de Notas en algo mucho más ambicioso. Y para una parte de sus usuarios, ese salto adelante se vive más como una renuncia a su esencia que como una mejora real.
IA integrada en Bloc de Notas. No termina de estar claro por qué tendría sentido incorporar funciones de inteligencia artificial en este programa. Si vamos a redactar un correo, lo normal es hacerlo en su aplicación o servicio web correspondiente. Y si queremos escribir un texto con algo más de recorrido, dentro del ecosistema de Microsoft lo habitual sigue siendo abrir Word.
Aun así, Microsoft anunció hace poco que el Bloc de Notas contaría con tres herramientas de IA integradas. Write, para generar texto. Rewrite, para reescribir contenido existente. Y Summarize, para resumir textos. A estas se suma ahora una nueva característica denominada Resultados de Streaming para funciones de texto de IA.
No, no tiene nada que ver con las plataformas de streaming. Se trata de una función experimental que envía fragmentos de información de forma continua, en lugar de esperar a que toda la respuesta esté lista. Algo parecido a ver un contenido en directo en vez de descargarlo completo antes de empezar.


Hasta ahora, cuando utilizábamos las funciones de IA de Notepad, como Write, Rewrite o Summarize, el sistema procesaba la petición y mostraba el resultado final de una sola vez. Con este cambio, el contenido empieza a generarse y mostrarse en pantalla de forma inmediata tras hacer clic, haciendo que los primeros fragmentos de texto aparezcan casi al instante.
También llegan las tablas. De nuevo, si la idea es trabajar con tablas, lo más probable es que recurramos a una aplicación diseñada específicamente para ello. Pero Microsoft considera que el Bloc de Notas también debe cubrir ese terreno, y por eso ya está probando esta función entre los usuarios del programa Windows Insider. “Ahora puedes insertar tablas fácilmente en tu documento para estructurar tus notas”, explica la compañía.
IA por todas partes. Lo que ocurre con el Bloc de Notas no es un caso aislado, sino un reflejo bastante claro de la estrategia de Microsoft con la inteligencia artificial, que pasa por integrarla en prácticamente todo. Sus aplicaciones de productividad ya incorporan IA de forma transversal, desde Word y Excel hasta PowerPoint o OneNote, dentro de Microsoft 365. Lo mismo sucede con su software empresarial, como Microsoft Dynamics 365.
Y la lista sigue creciendo. La IA también está presente en Windows 11, en Microsoft Edge y, por supuesto, en Microsoft Bing.
¿Qué camino debe seguir? La cuestión de fondo es qué camino debería seguir Microsoft a partir de aquí. La expansión de Copilot encaja plenamente en su estrategia en un momento en el que la inteligencia artificial se ha convertido en el gran eje del discurso tecnológico. Habrá usuarios que celebren estas novedades y otros que las reciban con bastante menos entusiasmo.
Imágenes | Microsoft
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“Me llevé la peor parte”: mujer que se viralizó por la “kiss cam” de Coldplay revela que no ha podido encontrar trabajo y es acosada
EFE.- La mujer que protagonizó la polémica “Kiss Cam” de Coldplay, que fue sorprendida abrazada con su amante a la mitad de un concierto de la banda británica en Boston, confesó que aún no se ha recuperado de aquel incidente y que al día de hoy no ha encontrado trabajo.
En una entrevista con el diario británico The Times, la primera realizada después de aquel suceso del 16 de julio y que tuvo un impacto planetario, Kristin Cabot, de 53 años de edad, lamentó haber perdido amistades y familiares que nunca volvieron a dirigirle la palabra tras aquel incidente.
Y, en su búsqueda de nuevo trabajo —en ese entonces era directora de Recursos Humanos en una empresa que la despidió—, le han hecho saber que ahora mismo es “inempleable” (su vida personal le impide tener un perfil agradable).
Cabot dice que “el acoso no termina nunca” y que lo siente en plena calle, cuando observa a mujeres secretándose sobre ella, o escucha a extraños que le gritan insultos desde sus coches, hasta el punto de que sus propios hijos le han pedido que no vaya a buscarlos a la escuela ni a las actividades deportivas.
“Están furiosos conmigo, y puede que lo estén el resto de su vida, tengo que aceptarlo”, aseguró en la entrevista.
Por otra parte, mencionó que está “triste” por el hecho de que Chris Martin de Coldplay, ni nadie en la agrupación se haya puesto en contacto con ella ni hayan realizado declaraciones que pudieran haberle ayudado a superar aquel suceso.
De hecho, recuerda que Martin, al ser preguntado por el incidente, dijo en tono desenfadado sobre el incidente y sus consecuencias que “cuando la vida te da limones, no te queda, sino hacer limonada”.
La mujer no duda de que se ha llevado la peor parte de aquel escándalo —más que su entonces amante, del que ahora está alejada—: “Creo que como mujer, como nos pasa siempre a las mujeres, siempre nos llevamos lo peor del abuso”, y lamentó haber sido descrita como una arribista por su romance con el CEO de la compañía.
“¡Con la cantidad de sacrificios que yo he tenido que hacer en mi carrera, la cantidad de manos que tuve que sacarme del trasero a lo largo de los años y los comentarios que tuve que aguantar de los hombres!”, reflexionó Cabot, y concluyó: “Me convertí en un meme, la más maléfica directora de Recursos Humanos de la historia de los Recursos Humanos”.
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Adobe se presenta como defensora de los creadores en la era de la IA. Una demanda alega que usó libros con derechos de autor
Adobe ha construido parte de su estrategia en inteligencia artificial sobre una bandera muy reconocible: proteger a los creadores en un momento de cambio profundo. Mientras otras tecnológicas acumulaban críticas por el origen de sus datos, la compañía se presentaba como una alternativa responsable. Esa posición se enfrenta ahora a una demanda que pone el foco en el entrenamiento de uno de sus modelos y en el uso de obras con derechos de autor. El caso no es una anomalía, sino un reflejo de una pregunta que la industria todavía no ha logrado responder con claridad.
La demanda se presentó el martes en el Tribunal Federal del Distrito Norte de California y adopta la forma de una acción colectiva propuesta. Una autora llamada Elizabeth Lyon acusa a Adobe de haber utilizado libros protegidos por derechos de autor, incluidos los suyos, para entrenar modelos de IA de la compañía, con SlimLM como elemento central del caso, sin contar con permiso. Según la documentación judicial, esas obras habrían formado parte del proceso de entrenamiento de sistemas diseñados para responder a instrucciones humanas. Lyon afirma actuar en nombre de otros titulares de derechos que se encontrarían en una situación similar.
El gran debate sobre los datos que entrenan a la IA
Para entender por qué este tipo de litigios se repite cada vez con más frecuencia, conviene detenerse un momento en cómo funciona la inteligencia artificial actual. Más allá de las aplicaciones visibles, desde chatbots hasta generadores de imágenes, existen modelos subyacentes que actúan como el núcleo del sistema y aprenden a partir de enormes volúmenes de datos. En términos generales, disponer de más datos puede mejorar el rendimiento, aunque no es el único factor. El problema aparece cuando surge la pregunta clave sobre el origen de esa información y las condiciones bajo las que se ha utilizado.
El modelo señalado en la demanda no es Firefly, el sistema creativo más conocido de Adobe, sino SlimLM, una familia de modelos de lenguaje de menor tamaño pensada para tareas concretas. Estos modelos están diseñados para asistir a los usuarios en funciones relacionadas con documentos, especialmente en dispositivos móviles. No se trata de una IA orientada a la generación creativa a gran escala, sino de un sistema que opera en segundo plano. Esa diferencia es relevante porque muestra que el debate sobre los datos de entrenamiento no se limita a las aplicaciones más visibles.
Según la demanda, el conflicto no estaría en SlimLM como producto final, sino en los datos empleados durante su fase de entrenamiento. Adobe ha explicado que estos modelos se preentrenaron con SlimPajama-627B, un conjunto de datos de código abierto publicado por Cerebras en junio de 2023. El escrito judicial sostiene que SlimPajama deriva de RedPajama, otro dataset ampliamente utilizado en la industria, y que este a su vez incorpora Books3, una colección masiva de libros protegidos por derechos de autor. Esa cadena es la que, según la demandante, habría permitido la inclusión de obras sin autorización.


Hasta ahora, la narrativa pública de Adobe sobre inteligencia artificial se ha articulado principalmente alrededor de Firefly, un producto claramente identificado con el respeto a los creadores y el uso de contenidos con licencia. La empresa ha defendido que estos modelos se entrenaron con contenido con licencia, como Adobe Stock, y material de dominio público, y ha acompañado ese mensaje con programas de compensación para colaboradores de Adobe Stock. La demanda, sin embargo, no se dirige a ese frente visible, sino, como decimos, a SlimLM, un modelo más discreto, integrado en tareas de asistencia y sin una presencia comercial directa. Esa separación resulta clave para entender el alcance real del caso.
El procedimiento contra Adobe se enmarca en un contexto más amplio de litigios en Estados Unidos relacionados con el entrenamiento de modelos de IA. En los últimos años, autores y otros titulares de derechos han llevado a los tribunales a empresas tecnológicas como OpenAIo Anthropic, con demandas que alegan el uso de obras protegidas sin autorización. Algunos de estos procesos siguen abiertos y otros han terminado en acuerdos millonarios. Ese escenario explica por qué cada nuevo caso se interpreta como un paso más en la delimitación legal del uso de datos en la inteligencia artificial.
Por ahora, el caso se encuentra en una fase inicial y deja abiertas muchas incógnitas. La demandante solicita una compensación económica no especificada y plantea la acción en nombre de otros posibles afectados, mientras que Adobe no respondió a la solicitud de comentarios de Reuters. Será el proceso judicial el que determine si la demanda prospera, se archiva o deriva en un acuerdo. Más allá de su desenlace concreto, el litigio vuelve a poner el foco en una cuestión que sigue sin resolverse del todo: cómo equilibrar el avance de la IA con los derechos de quienes crean los contenidos de los que aprende.
Imágenes | Rubaitul Azad | Adobe
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