20 de julio de 2026

Dave Eggers: «ChatGPT está silenciando a toda una generación al tentarla a que una máquina hable por ella»

Dave Eggers: "ChatGPT está silenciando a toda una generación al tentarla a que una máquina hable por ella"

Dave Eggers, uno de los escritores americanos más influyentes de su generación y autor de la reciente novela «Contrapposto» (2026), ha vuelto a convertirse en la voz literaria más directa contra el uso de la IA generativa en la escritura. La última recogida de sus opiniones, publicada por The Verge el 18 de julio, resume lo que Eggers lleva meses diciendo en institutos, en podcasts y en las propias oficinas de OpenAI: que ceder la voz propia a ChatGPT es «un crimen contra uno mismo» y que la IA generativa está tentando a una generación entera a silenciar su voz antes de haberla encontrado.

La fuente principal es el podcast Wild Card de NPR (junio de 2026) y una entrevista en The Guardian.

Qué dice Eggers exactamente

La cita central de Eggers, que pronunció en el podcast Wild Card en junio: «Esta es la primera vez en la historia en que toda una generación está siendo dicha o tentada a tener una máquina que escriba por ella. Pero yo digo: eres uno de uno, sin precedentes en la historia de la evolución humana. Solo hay uno de ti. Darle tu voz a una máquina, decir ‘habla por mí, voy a guardar silencio’, es un crimen contra ti mismo.»

La narrativa completa que Eggers construye alrededor de esta idea tiene varias capas:

Sobre la IA generativa en la escritura: «No existe la escritura creativa IA. Lo que hace la IA es imitar la sintaxis. Es un truco de feria barato. El arte proviene del alma humana y de todo lo que hemos visto y vivido, todo el dolor que hemos conocido, toda la belleza que hemos presenciado.»

Sobre lo que se pierde cuando se usa IA para escribir: El argumento no es solo estético — que el texto sea peor. Es existencial: quien usa la IA para escribir no desarrolla su propia voz. Los borradores más rudimentarios, los pensamientos más inconexos, tienen valor precisamente porque son auténticos. La práctica de articular lo que uno piensa, por deficiente que sea el resultado, es el proceso que forma la voz. Si ese proceso lo hace la máquina, la voz no se forma.

Sobre el ecosistema: Eggers fue invitado por Sam Altman a hablar en el campus de OpenAI sobre novelas escritas por IA. Describió el encuentro como sorprendentemente productivo: «Siempre olvidamos que las ilusiones maníacas de unos pocos de las personas en la cima no siempre son compartidas por todos los rangos… al menos algunas de las personas que trabajan allí quieren que se les diga qué está bien y qué está mal.»

El debate sobre los contenidos generados por IA en LinkedIn — donde el 41% de los posts largos son IA según Pangram — ilustra exactamente la tensión que describe Eggers: la IA hace la escritura más eficiente pero ¿hace al escritor mejor o lo hace innecesario?. El 59% del contenido que TikTok muestra a nuevos usuarios es AI slop, lo que hace que el argumento de Eggers trascienda la escritura literaria: si la IA genera el contenido que la siguiente generación consume, también define el modelo de lo que esa generación considera escritura normal. OpenAI pasó de laboratorio de investigación a gigante tecnológico que ahora compite con los propios escritores a los que invita a sus campus.

La paradoja: Eggers escribió libros sobre exactamente esto

Dave Eggers no llega a este debate desde fuera. Es el autor de «The Circle» (2013), una novela sobre una empresa tecnológica monopólica que va absorbiendo todos los aspectos de la vida humana. Y de «The Every» (2021), su secuela, donde la IA se usa para «sanear» novelas eliminando el contenido que no cumple estándares de aceptabilidad. La realidad de 2026 comparte más con las distopías de Eggers de lo que el propio autor esperaba.

«Contrapposto», su novela de 2026 — veinte años en desarrollo — cuenta la historia de la amistad y los compromisos de una vida artística. Publicada justo cuando la escritura asistida por IA se normaliza, llega como un argumento implícito de que el arte que vale la pena todavía requiere tiempo, fricción y vida vivida para producirse.

Mi valoración

Eggers tiene razón en lo que importa y está equivocado en lo que es irrelevante. Tiene razón en que usar IA para hacer el trabajo creativo que da forma a la propia voz es un error de formación: el camino hacia una voz escritora propia pasa por escribir mal durante años, no por producir texto razonablemente bueno con asistencia de IA desde el primer día. Está equivocado — o al menos incompleto — cuando dice que «no existe la escritura creativa IA»: existe, pero es otra cosa, no un sustituto.

Lo que Eggers dice en el campus de OpenAI —que los ingenieros de base quieren que alguien les diga qué está bien y qué está mal— me parece la parte más honesta de toda la conversación. Las grandes decisiones de diseño de productos IA se toman por personas convencidas de que la tecnología es neutral; el debate sobre si debería ser neutral en contextos educativos no se da en esas reuniones.

Preguntas frecuentes

¿Dave Eggers usa IA para su propia escritura?

En todas las entrevistas disponibles, Eggers se posiciona como alguien que no usa IA para su escritura creativa. La elaboración de «Contrapposto» durante veinte años es coherente con esa posición. No ha declarado si usa IA para otras tareas no creativas.

¿Hay algún argumento a favor del uso de IA en la escritura que Eggers reconozca?

Sí. Eggers ha dicho que «hay muchos buenos usos para la IA», sugiriendo que no es un rechazo total de la tecnología. El rechazo específico es a la escritura creativa, y especialmente a que los estudiantes o escritores jóvenes deleguen en la IA el trabajo que forma su propia voz.

¿Qué posición tiene la comunidad literaria americana sobre el uso de IA en la escritura?

La posición es mayoritariamente crítica. El sindicato de guionistas WGA ha negociado acuerdos específicos para limitar el uso de IA en la escritura de guiones. La Asociación de Escritores de América (AWA) también ha expresado preocupación. Los grandes premios literarios (Pulitzer, National Book Award) no han establecido políticas formales sobre la IA, pero varios editores han comenzado a exigir declaraciones sobre el uso de IA en los manuscritos enviados.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí

Hugging Face confirma una intrusión en producción y pide rotar tokens tras un ataque con un agente autónomo

Hugging Face reconoció un acceso no autorizado a parte de su infraestructura de producción tras un ataque que empezó con un dataset malicioso y terminó con robo de credenciales de servicio. La compañía asegura que no ve manipulación de modelos o recursos públicos, y recomienda rotar tokens y revisar la actividad reciente.

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Hugging Face ha confirmado una intrusión en parte de su infraestructura de producción que permitió a un atacante ejecutar código dentro del canal de procesado de datasets, escalar privilegios y moverse por varios clústeres internos durante un fin de semana. El incidente, que la empresa atribuye a un sistema de agente autónomo, acabó con acceso no autorizado a un conjunto limitado de datasets internos y a varias credenciales usadas por servicios de la plataforma.

El punto de entrada no fue un modelo, sino los datos. Un dataset malicioso activó dos vías distintas para lograr ejecución de código en el pipeline: un loader de datasets que permitía ejecutar código de forma remota y un vector de inyección de plantilla en la configuración del propio dataset. A partir de ahí, el atacante elevó el nivel de acceso hasta el nodo, recopiló credenciales de nube y del clúster, y realizó movimiento lateral entre entornos internos.

Hugging Face sostiene que no ha encontrado evidencias de manipulación de modelos, datasets o Spaces públicos orientados a usuarios, ni señales de alteración en imágenes de contenedores o paquetes publicados. Queda por determinar si el acceso alcanzó información de partners o clientes; la compañía mantiene el compromiso de avisar de forma directa si confirma afectación.

La respuesta combinó contención y limpieza: se cerraron las rutas de ejecución de código utilizadas en el acceso inicial, se reconstruyeron los nodos comprometidos, y se revocaron y rotaron credenciales y tokens. También se endurecieron los controles de admisión en los clústeres para reducir la probabilidad de que artefactos similares vuelvan a colarse por el pipeline.

El análisis forense añadió un matiz llamativo. El equipo procesó más de 17.000 eventos del atacante con agentes de análisis basados en LLM para reconstruir la cronología, extraer indicadores y localizar credenciales afectadas. La investigación, además, terminó con un modelo open weight ejecutado en infraestructura propia, después de que modelos comerciales bloquearan parte del trabajo por sus salvaguardas al manejar comandos y artefactos reales de ataque.

Para usuarios y empresas, la recomendación práctica es inmediata: rotar los tokens de acceso de Hugging Face, sobre todo los integrados en CI/CD, automatizaciones o integraciones, y revisar el historial reciente en busca de usos inesperados. También conviene inventariar secretos que dependan de esos tokens, desde variables de entorno hasta gestores de secretos y credenciales incrustadas en repositorios y pipelines, y aplicar mínimo privilegio para limitar el alcance del daño si algo se filtra.

El caso deja una lección incómoda para el ecosistema de IA: la superficie de ataque no acaba en el modelo. Los pipelines de datos y el procesado de datasets se han convertido en una pieza crítica, y cualquier atajo que permita ejecutar código o interpretar plantillas puede convertirse en una autopista hacia credenciales y sistemas internos. Reforzar validaciones, monitorizar el uso de tokens con alertas por patrones anómalos y preparar capacidad de forense asistida por IA en entorno propio ya no suena a lujo, sino a medida defensiva razonable.

Más información

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Xiaomi tiene un robot humanoide a tiempo completo en su fábrica de coches. Ya está listo para dejar de ser un becario

Xiaomi tiene un robot humanoide a tiempo completo en su fábrica de coches. Ya está listo para dejar de ser un becario

Xiaomi ha conseguido que su fábrica de coches cause sensación. Con los SU7 y YU7 en el mercado, la compañía ha logrado que la gente haga cola y pague un dineral para ver cómo se fabrican estos coches, algo que han conseguido gracias a una buena estrategia de marketing y, sobre todo, a una fábrica futurista con un gancho difícil de ignorar: robots humanoides montando los coches.

Fue este pasado mes de marzo cuando nos enteramos vía Lei Jun, fundador y CEO de la compañía, que habían puesto a una serie de robots humanoides a "hacer prácticas" dentro de las fábricas. Las tareas de estos robots no eran nada emocionante, ya que se dedicaron a una sola cosa: colocar tuercas autorroscantes en las piezas del suelo de los coches. 

Sin embargo, el periodo de ser robobecarios está llegando a su fin y ha sido el propio CEO el que ha comentado que los robots han subido varios escalones. Concretamente, están casi en el mismo escalón de éxito que sus "compañeros" humanos.

De robobecarios a roboexpertos

La tarea que tenían que hacer es la más alienante y muestra del trabajo en cadena que te puedas imaginar. El sistema recoge las tuercas desde un equipo automático de suministro y las deposita en el lugar indicado, donde posteriormente se ejecuta el atornillado automático. En efecto: los robots estaban poniendo tuercas... y ya.

En marzo, Lei Jun comentó que los robots habían conseguido una tasa de éxito del 90,2% en la colocación de las tuercas durante tres horas de funcionamiento continuo autónomo. 

Esta cifra indica el número de operaciones correctas frente al total de intentos realizados y, además, detallaron que se ajustaron a un ciclo de producción de 76 segundos. Los tiempos en estas fábricas son cruciales, sobre todo cuando todos los pasos están tan automatizados si se quieren lograr los objetivos de salida de los coches.

Ahora bien, aunque esto de poner tuercas parece sencillo, no son como las de un mueble del Ikea y hay algunas cosas a considerar. Un reto clave en este proceso es lograr que la tuerca autorroscante se alinee, centre y asiente con total precisión sobre el pasador de posicionamiento antes de atornillar. De lo contrario, el sistema se bloquea y la unión queda incompleta.

Y este proceso se complica por tres factores principales:

  • Variabilidad en el agarre: la orientación de la tuerca en la pinza del robot cambia en cada ciclo.
  • Diseño y fuerzas físicas: el estriado interno de la tuerca y la atracción magnética del pasador dificultan el ajuste exacto.
  • Entorno operativo: existen limitaciones en el ángulo de trabajo e interferencias externas en el área de ensamblaje.

Para el robot tiene más complicación de lo que parece, pero ahora ha sido el propio Lei Jun el que ha vuelto a salir a la palestra para señalar que los robots han pasado de esa tasa de éxito del 90,2% a un 98%. Están, según el ejecutivo, a un solo punto porcentual de los trabajadores humanos. Y lo que es más importante: están listos para emprender tareas más complejas.

Porque gracias a ese éxito, se ha decidido que los robots pueden empezar a abordar tareas más complejas. Porque de apretar tuercas, han pasado a nuevas estaciones que incluían tareas como la instalación de paneles laterales de la consola central, así como el plegado y reciclaje de piezas. La tarea del panel lateral es compleja porque es un componente grande, flexible y de forma irregular que requiere múltiples ciclos de recogida y colocación en diferentes posiciones.

Xiaomi dice que es la primera vez que un robot humanoide completa la manipulación prologada de una pieza así en una línea de producción automotriz real y estima la tasa de éxito superior al 90%. En cuatro meses veremos dónde llevan ese porcentaje, pero aunque está claro es que la evolución de los tobots humanoides de la compañía está siendo destacable, estamos hablando de robots que aún están en fase de pruebas y en una sola estación de trabajo.

Se están tomando datos y realizando todas las métricas posibles para determinar si están a la altura de un despliegue productivo a escala total. Los trabajadores humanos pueden estar tranquilos, al menos durante unos meses más.

Lo que no entiendo es por qué tienen que parecer robots sacados del reboot de 'Robocop'.

En Xataka | En la guerra de los robots humanoides, los de Estados Unidos bailan y los de China trabajan a destajo. No es una cuestión tecnológica


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La noticia Xiaomi tiene un robot humanoide a tiempo completo en su fábrica de coches. Ya está listo para dejar de ser un becario fue publicada originalmente en Xataka por Alejandro Alcolea .



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Nazareth Castellanos, neurocientífica: "La causa del suspiro que damos cuando estamos mal está en la amígdala"

Nazareth Castellanos, neurocientífica: "La causa del suspiro que damos cuando estamos mal está en la amígdala"

A veces no hacen falta palabras, basta con mirar con atención. Alguien recibe una llamada, la escucha con detenimiento, se queda un segundo en silencio y suelta un largo suspiro. No hace falta más: sabemos que ha pasado algo, que hay una mala noticia. Es un lenguaje más antiguo que las palabras, el cuerpo gritando en su idioma universal.

Ese idioma, para la divulgadora neurocientífica Nazareth Castellanos, está inscrito en nuestro cerebro. Lo que pasa es que es fácil entenderlo mal.

Cómo se 'hipertrofia' la amígdala (y las historias que contamos sobre ella).  Castellanos tiene una conferencia muy interesante que lleva circulando semanas por la red. A medida que ha ido circulando la historia de cómo se "hinca el cerebro", se "desinfla la amígdala" y se "resetea" ha ido ganando popularidad y perdiendo precisión. 

Es verdad que suspirar está inscrito en nuestro sistema socio-emocional, pero la explicación es un poco más compleja. 

¿Qué dispara el suspiro? Para responder a esta pregunta tenemos que irnos a un circuito diminuto dentro del tronco encefálico. En 2016, el equipo de Li, Krasnow y Feldman lo cartografió en ratones y descubrió que hay unas 200 neuronas que fabrican dos péptidos  muy concretos que están detrás de los suspiros. 

Los dos péptidos (la neuromedina B y el péptido liberador de gastrina) tienen mucho que ver con el complejo pre-Bötzinger, lo que algunos llaman el marcapasos de la respiración. Pero, en general, hablamos de algo muy básico: si aparecen, se suspiran; si bloqueas los receptores, se deja de suspirar.

¿Y la amígdala? ¿Qué pintan entonces la amígdala en todo esto? La amígdala es parte del 'procesador emocional' humano. Ahí está la cuestión. En 2015, Dlouhy y Richerson, de la Universidad de Iowa, comprobaron que estimular eléctricamente la amígdala podía provocar una apnea y una caída de oxígeno... sin que los pacientes se dieran cuenta. No notaban el ahogo, ni nada raro.

Aunque no tenemos el mecanismo biológico exacto (y no sabemos si tiene algo que ver con los suspiros), es verdad que la amígdala tiene un papel en el control de la respiración. Y que la historia es plausible. De hecho, Castellanos, en una entrevista, usaba el término preciso: hablaba de una amígdala que 'aumenta su actividad', de un 'apnea inducida por la amígdala'. Es, como digo, más que plausible.

¿Un "suspiro" es "nuestro cuerpo diciéndonos que estamos hartos"? Es una forma de verlo, desde luego. Pero en realidad el suspiro es un elemento de 'alta neurociencia' que no entendemos muy bien. Solo sabemos que lo que lo activa es algo que lleva en nuestro cerebro desde hace mucho tiempo. Por eso es universal, por eso no necesitamos palabras.

Imagen | Bhautik Patel 

En Xataka | Unos filósofos presumen de haber encontrado la "ley perdida" de la evolución. Es bastante más complejo

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La noticia Nazareth Castellanos, neurocientífica: "La causa del suspiro que damos cuando estamos mal está en la amígdala" fue publicada originalmente en Xataka por Javier Jiménez .



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19 de julio de 2026

X usa Grok para detectar el robo de contenido el triple de rápido y expulsa a 4.000 creadores del programa de pago

X usa Grok para detectar el robo de contenido el triple de rápido y expulsa a 4.000 creadores del programa de pago

X ha escalado su guerra contra el robo de contenido en la plataforma. Según anunció Nikita Bier, jefe de producto de X, la última versión del modelo Grok puede detectar contenido duplicado —vídeos, imágenes y texto viral resubidos sin atribución— a tres veces la velocidad de la versión anterior. Como resultado de la nueva capacidad de detección, X ha expulsado a más de 4.000 creadores del programa de ingresos compartidos por reutilizar sin atribución el contenido de otros.

Lo reporta TechCrunch el 16 de julio.

El problema: una economía de copia en el programa de monetización

El programa de ingresos compartidos de X recompensa a los creadores por el engagement que sus publicaciones generan entre suscriptores de X Premium. Eso ha creado un incentivo estructural para un tipo específico de comportamiento: descargar vídeos virales de otras plataformas (o de cuentas más pequeñas en la propia X), resubirlos en la propia cuenta, y recoger el engagement — y el dinero — que habría correspondido al creador original.

Bier describió el problema con datos concretos en mayo de 2026: había identificado «un número significativo de cuentas grandes» que programáticamente resubían contenido de cuentas más pequeñas para aprovecharse del programa de monetización. Una cuenta con 1,6 millones de seguidores fue citada como ejemplo: usaba una cuenta secundaria para etiquetar con su propia marca el vídeo de otro creador y luego lo resubía en la cuenta principal para que pareciera contenido orgánico.

La maniobra no es solo un problema de propiedad intelectual. Es también un problema de modelo de negocio: si los creadores que producen contenido original no reciben el beneficio económico de ese contenido, el incentivo de seguir creando en X desaparece.

Qué ha cambiado técnicamente

X ha desplegado tres tipos de cambios:

Mejora en la detección: la versión actualizada de Grok detecta contenido duplicado a tres veces la velocidad de la anterior, lo que permite identificar y actuar sobre los posts resubidos antes de que acumulen el mayor volumen de engagement (y de ingresos).

Reasignación de impresiones: cuando X identifica un post como contenido resubido, reasigna las impresiones al creador original. En la práctica, el ladrón de contenido no puede monetizar el post copiado.

Devolución de ingresos: X recupera los ingresos ya cobrados por los posts identificados como contenido robado y los redirige al creador original.

Eliminación del programa de monetización: los 4.000 creadores expulsados no solo pierden los ingresos del contenido robado, sino el acceso completo al programa de monetización.

X también lanzó el 6 de julio un editor de vídeo propio en iOS, con subtítulos automáticos en múltiples idiomas y fondo de pantalla verde, con el argumento de que si los creadores tienen herramientas para producir contenido original directamente en X, hay menos excusa para resubir el de otros.

Meta tiene sistemas de atribución para Reels que permiten al creador original bloquear la visibilidad del contenido copiado o añadir links de atribución para monetizarlo: son las mismas herramientas que X está tratando de construir con Grok para la detección. Bluesky, Mastodon y Threads ofrecen alternativas donde la arquitectura descentralizada o las políticas más estrictas de atribución hacen este tipo de copia masiva más difícil de escalar. El FBI documenta que el extremismo antitech crece cuando los usuarios sienten que las plataformas los explotan sistemáticamente: la percepción de que X permite el robo de contenido activo era uno de los motivos de fricción con los creadores.

La escala del problema va más allá de los 4.000 creadores expulsados. Bier reveló en abril de 2026 que X estaba identificando y suspendiendo más de 208 bots por minuto — un ritmo de detección que indica que la infraestructura automatizada de abuso es masiva. Los bots son una capa diferente al problema del robo de contenido por creadores humanos, pero ambos comparten el mismo mecanismo básico: usar la automatización para escalar conductas que los humanos no podrían mantener manualmente. La nueva versión de Grok atacando ambos frentes simultáneamente muestra que X está tratando el problema como sistémico, no episódico.

Mi valoración

X tiene un problema de confianza con los creadores que produce contenido original, y el programa de ingresos compartidos está en el centro del problema. Si los creadores perciben que las plataformas con más seguidores sistemáticamente les roban el trabajo y reciben el dinero de ese trabajo, la respuesta racional es no compartir su mejor contenido en X. La detección de duplicados con Grok es la respuesta correcta al problema correcto.

Lo que más me convence de la estrategia de Bier es la combinación de detección técnica con consecuencias económicas reales: no solo detectar y avisar, sino reasignar las impresiones y devolver los ingresos ya cobrados. Eso cambia los incentivos de forma tangible. Lo que más me preocupa es la escalabilidad del problema: si hay suficientes cuentas haciendo esto sistemáticamente, la detección a tres veces la velocidad sigue siendo reactiva. El creador original ya sufrió el impacto durante el tiempo que tardó el sistema en detectarlo.

Preguntas frecuentes

¿Qué pasa si X borra por error contenido que sí es mío?

X no ha publicado un proceso formal de apelación para creadores afectados por la detección de duplicados. En general, la plataforma tiene un sistema de apelación para cuentas suspendidas, pero la velocidad de las revisiones manuales en X ha sido criticada. Si tu cuenta es afectada en un falso positivo, el canal más efectivo históricamente ha sido apelar directamente desde la plataforma y escalar a través del servicio de soporte.

¿Afecta esto al «quote tweet» o a compartir vídeos de otras cuentas?

No. La prohibición y las detecciones se centran en la descarga y resubida del contenido (reuploads) sin atribución, no en los retweets nativos de X, los «quote posts» o las funciones de «compartir vídeo» que la plataforma ofrece. Bier ha sido explícito en que las formas nativas de redistribución dentro de X son la vía correcta.

¿YouTube y TikTok tienen el mismo problema?

Sí. YouTube tiene un sistema de Content ID que detecta contenido protegido con copyright y permite a los propietarios monetizarlo o bloquearlo aunque esté en cuentas de terceros. TikTok tiene un sistema similar pero más limitado. El robo de contenido es un problema estructural en todas las plataformas donde el engagement se puede monetizar directamente.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí