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Resulta que ni siquiera un conflicto global que se hace más y más intenso detiene a los oficiales militares en sus rutinas de ejercicios. Pero bien podrían hacer que se abstuvieran de compartir su ubicación.

Un marinero de la armada francesa expuso la ubicación  casi en tiempo real de un portaaviones nuclear de su país, según  Le Monde. 

Era la mañana del 13 de marzo, y un marinero compartió su rutina de ejercicios de 35 minutos en la popular app de fitness Strava mientras estaba en alta mar, probablemente a bordo del Charles de Gaulle o alguna de las embarcaciones que escoltaban a la nave.

La rutina de ejercicios que se hizo pública en Strava mostraba al marinero corriendo por la cubierta del barco en medio del mar Mediterráneo al noroeste de Chipre. La presencia del portaaviones allí no era precisamente un secreto ya que el presidente de Francia Emmanuel Macron había ordenado el 3 de marzo que se desplazara desde el mar Báltico al mar Mediterráneo para ayudar a proteger los activos aliados en medio de la creciente guerra de EE.UU. en Medio Oriente.

Le Monde pudo cotejar la referencia con las imágenes satelitales tomadas casi una hora después, que mostraban al portaaviones a unos 6 kilómetros de donde el marinero hacía sus ejercicios de rutina.

Lo sorprendente es que no se trata de un incidente aislado. Es el ejemplo más reciente de lo que Le Monda llama los “StravaLeaks”.

En su último informe el medio detalló que había podido ubicar al mismo marinero en febrero, primero frente a las costas de la península Cotentin de Francia, y luego en tierra en Copenhague. La publicación también identificó al menos un perfil público de Strava adicional que posteaba actividades geolocalizadas “revelando así la posición de su barco”. Otros perfiles públicos han compartido fotos de las cubiertas de los barcos, de miembros que brindan servicio o del equipamiento a bordo de las naves.

En 2024 el medio francés informó sobre la actividad en Strava por parte de equipos de seguridad asignados a los presidentes de EE.UU., Francia y Rusia. En una ocasión Le Monde pudo identificar el hotel en el que se alojó el ex presidente Joe Biden durante un viaje a San Francisco en 2023.

Es un tipo de filtraciones que se han dado en los últimos años. En 2018 el Pentágono prohibió que el personal militar utilizara funciones de geolocalización en dispositivos personales y gubernamentales con aplicaciones como las de fitness si se hallaban en áreas de operaciones.

El Ministerio de las Fuerzas Armadas de Francia no respondió de inmediato cuando Gizmodo solicitó sus comentarios. Pero el Mando General de las Fuerzas Armadas de Francia le dijo a Le Monde que compartir tu rutina de ejercicios en Strava “no cumple con los lineamientos actuales”, y añadieron que “la higiene digital en los marineros” forma parte de los prerrequisitos antes de ser designados a sus destinos, y que “el comando tomará las medidas adecuadas”.

En todo el mundo casi 200 millones de personas usan la app Strava. La compañía no respondió a nuestro pedido de comentarios. Según la página de soporte, la plataforma ofrece una configuración que permite que el usuario limite u oculte la visibilidad de su actividad cuando se ejercita.

Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Kevin Handley. Aquí podrás encontrar la versión original.

Bill Ready es el CEO de Pinterest y expresa su apoyo a la oleada regulatoria global para que los menores no puedan usar redes sociales.

“Soy CEO y soy padre, y creo que tenemos que ser sinceros: las redes sociales tal como existen hoy no son seguras para menores de 16 años”, escribió Ready en un posteo de LinkedIn. “Tenemos que crear reglas más claras, mejores herramientas para los padres y mayor reconocimiento de la responsabilidad en el ecosistema tecnológico”.

En una columna de opinión de TIME Magazine del viernes, Ready criticó el diseño adictivo de las plataformas de redes sociales y la creciente incorporación de chatbots de IA, afirmando que tienen una influencia negativa en el bienestar de los chicos que usan estas plataformas.

Comparó a las compañías de redes sociales con los ejecutivos de las tabacaleras del último siglo que no se conducían en pos del mejor interés del público y que debieron pasar vergüenza y litigios judiciales para cambiar lo que hacían”.

“Nuestra industria ha tenido años para mitigar esos perjuicios, pero ha fracasado una y otra vez. Ya pasó el tiempo de la autorregulación, por lo que los que legislan ahora ven que el camino es evidente. Tenemos que defender un parámetro bien claro: nada de redes sociales para los adolescentes antes de los 16 años de edad,  hay que hacer cumplir la regulación y hacer que cumplan con su responsabilidad los sistemas operadores de telefonía y las apps”.

Australia fue el primer país en prohibir las redes sociales a los menores de 16 años, decisión que entró en vigencia en diciembre de 2025. Desde entonces varios países más empezaron a seguir los pasos de Australia, particularmente en Europa, y se empezaron a introducir prohibiciones para las redes sociales por decisión de los legisladores de cada nación.

La prohibición busca ocuparte de los graves resultados en salud mental y el peligro de los depredadores sexuales en Internet, restringiendo tu acceso a las redes sociales.

Según el más reciente informe de World Happiness, del Centro de Investigación del Bienestar de la Universidad de Oxford, el uso intensivo de Internet se correlaciona con una mejor satisfacción respecto de la vida en los jóvenes, especialmente evidente en las chicas. Los datos que provienen de América Latina también mostraron que el contenido curado por algoritmos era peor para la salud mental que las plataformas centradas en la comunicación por redes sociales. Y el uso de redes sociales en Medio Oriente y el norte de África, donde la tasa es la más elevada del mundo, se correlaciona con el elevado estrés y síntomas de depresión.

Estudio e informe

El informe se publicó el jueves y también cita a críticos de las redes sociales que argumentan que hay “evidencia abrumadora” de extorsiones sexuales y ciberbullying, además de “evidencia convincente” de que hay depresión y ansiedad en los jóvenes a causa de las redes sociales.

Los científicos que se citan en el estudio también afirman que el uso de redes sociales no es “razonablemente seguro para los niños y adolescentes”, y que “la rápida adopción de las redes sociales de permanente disponibilidad para los adolescentes a partir de la década de 2010 contribuyó en mucho al aumento de casos de enfermedad mental en muchas naciones de Occidente”.

Los que critican la prohibición del uso de redes sociales dicen que las medidas no servirán para mantener alejados a los chicos de las redes sociales, e incluso algunos afirman que el requisito de verificación de edad podría dar lugar a sistemas de vigilancia masiva que pueden aprovechar los malhechores.

Pinterest eliminó las funciones sociales para los adolescentes, tal como dijo Ready en su nota, y hace que toda cuenta de un usuario menor de 16 años sea completamente privada sin posibilidad de que se los encuentre, se les envíen mensajes, Me Gusta o comentarios de parte de desconocidos. Pero la Generación Z sigue siendo más del 50% del universo de usuarios de Pinterest, según el CEO.

“Nuestra experiencia demuestra que priorizar la seguridad y el bienestar no aleja a la gente sino que construye confianza. El costo de la inacción es una generación de jóvenes abrumados por la ansiedad y la depresión. Ahora mismo, la adolescencia es un campo de experimentos sociales globales que sirve a los intereses de las compañías tecnológicas”, afirmó Ready.

Pinterest respalda la medida de Responsabilidad de las App Stores, aprobada recientemente por el Comité de Energía y Comercio del Congreso, y que pronto irá a votación. Propone que las tiendas de aplicaciones instituyan sistemas de verificación de la edad y vinculen los dispositivos de los menores con los de sus padres o tutores, para requerir consentimiento parental.

En legislaturas estatales también hay proyectos de restricciones similares según la edad. 

Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Kevin Handley. Aquí podrás encontrar la versión original.

Es un cubo diminuto del tamaño de una uña y también es uno de los relojes más precisos que se hayan inventado jamás.

Los científicos de la Universidad de Wuhan que crearon el dispositivo dicen que es el reloj atómico más pequeño del mundo, del tamaño de un chip (CSAC), y mide sólo 2,3 cm3. Es siete veces más pequeño que el principal modelo de EE.UU. Según la universidad, el reloj es tan preciso que solo pierde un segundo cada 30.000 años.

Ahora que China produce estos relojes tan precisos en serie, la tecnología podría utilizarse en los sistemas de defensa, ya que su tamaño compacto hace que se pueda integrar en drones, misiles y sistemas de navegación submarina para mejorar la capacidad de medición del tiempo en cada uno de esos dispositivos.

La hora de la próxima generación

A diferencia del reloj que hay en la pared de tu casa, los relojes atómicos funcionan por las vibraciones de los átomos, que son los minúsculos ladrillos que conforman la materia. Los átomos actúan como péndulos perfectos y sin variaciones, por lo que los relojes atómicos alcanzan un nivel de precisión que las tecnologías tradicionales no consiguen.

En las guerras de hoy, el tiempo lo es todo. Las operaciones militares dependen de un alineamiento preciso entre los soldados, los vehículos, las armas y los satélites porque incluso una diferencia de un nanosegundo podría marcar el éxito o fracaso al coordinar ataques aéreos. Los relojes atómicos tienen entonces un rol crucial en la defensa porque miden el tiempo hasta en diminutas fracciones de un segundo y su precisión no tiene competencia.

Si el reloj atómico es del tamaño de un chip, será particularmente útil en aplicaciones militares porque cabe sin problemas dentro de un dron, un misil o un satélite casi sin sumar peso, volumen o demanda de energía. Cuanto más pequeño, mejor.

“Incluso si se miniaturizan los relojes atómicos tradicionales, el límite de volumen mínimo seguiría siendo de varios cientos de centímetros cúbicos y consumirían al menos varios vatios”, le dijo al South China Morning Post el profesor Jiehua Chen del Centro de Investigaciones y Tecnología de Posicionamiento y Navegación Satelital de la Universidad de Wuhan.

Lo que su equipo diseñó alcanza un alto nivel de precisión en un tamaño diminuto, mediante el uso de un fenómeno de la óptica cuántica, la captura de población coherente, según informa el periódico. Así se elimina la necesidad de una cavidad voluminosa que demanda mucha energía, como sucede con los relojes atómicos tradicionales.

La producción a escala tiene sus desafíos

El equipo creería que su dispositivo podría transformar los ataques con drones, la navegación submarina y las comunicaciones en el campo de batalla.

“Hemos logrado producir en masa los relojes atómicos del tamaño de un chip para aplicarlos con éxito en sistemas de sincronización del tiempo como los micro-PNT (posicionamiento, navegación y tiempo), el BeiDou (equivalente chino del GPS), los satélites en la baja órbita y los enjambres de drones”, le dijo Chen al medio informativo.

Sin embargo, para escalar la producción hay barreras como los altos costos o la demanda de fabricación, como los láseres especializados que se requieren. Los miembros del equipo de Chen fundaron una compañía con respaldo de la farmacéutica estatal Yangtze River Industry Group para producir los relojes en serie.

Si los costes se reducen lo suficiente como para permitir que estos diminutos relojes lleguen a más aplicaciones militares, podrían redefinir la precisión de los tiempos en la tecnología de defensa. Aparentemente, está comenzando una nueva era en la medición del tiempo.

Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Kevin Handley. Aquí podrás encontrar la versión original.

¿Las inteligencias artificiales razonan o simplemente repiten patrones que han visto millones de veces? Es una pregunta que se ha vuelto incómoda en un momento en el que los modelos de lenguaje parecen cada vez más capaces de responder casi cualquier cosa. En conversaciones cotidianas, la IA puede sonar convincente, incluso brillante. Pero cuando la llevamos al terreno más exigente del pensamiento abstracto (las matemáticas de investigación real) la ilusión empieza a resquebrajarse.

Ahí es donde entra en juego un experimento diseñado para incomodar a la IA: First Proof, un proyecto que busca comprobar si los modelos actuales pueden enfrentarse a problemas matemáticos inéditos, sin apoyarse en soluciones ya publicadas en internet.

Un experimento pensado para separar memoria de razonamiento

First Proof no es un test al uso. Nace de una crítica muy concreta: la mayoría de las evaluaciones actuales de IA en matemáticas se basan en problemas de competiciones, exámenes o ejercicios que, de una forma u otra, ya circulan por la red. Eso introduce un sesgo evidente: los modelos han sido entrenados con enormes cantidades de libros, artículos, soluciones y foros de discusión. Cuando “resuelven” un problema, es difícil saber si están razonando o simplemente recombinando información conocida.

Para evitar esa trampa, once matemáticos de primer nivel diseñaron problemas completamente inéditos, extraídos de sus propias investigaciones no publicadas. El equipo incluye figuras de referencia mundial, entre ellas ganadores de la Medalla Fields y especialistas en áreas como topología algebraica, teoría espectral de grafos, geometría simpléctica o análisis estocástico. Además, el proyecto se planteó sin financiación de empresas de IA, precisamente para evitar conflictos de interés.

Diez problemas que no estaban en ningún dataset

El corazón del experimento son diez problemas matemáticos reales, del tipo que un investigador humano se enfrenta en su trabajo cotidiano. No son acertijos ni rompecabezas de competición: son cuestiones abiertas, que requieren creatividad, intuición y construcción de pruebas formales.

Las soluciones humanas fueron resueltas previamente y cifradas en la web oficial del proyecto. Luego, varios modelos de IA de última generación fueron puestos a prueba en modo “one-shot”: un único intento por problema, sin pistas, sin contexto adicional. El objetivo era simple y brutal: ver qué pasaba cuando la IA no podía tirar de memoria.

Los resultados fueron reveladores. De los diez problemas, los sistemas evaluados solo lograron resolver correctamente dos, y aun así con un nivel de solidez discutible para estándares académicos reales. En los demás casos, las respuestas eran plausibles en apariencia, pero fallaban en pasos clave, cometían errores conceptuales o directamente construían argumentos que “sonaban bien” pero no demostraban nada.

Texto sofisticado no es lo mismo que pensamiento matemático

Uno de los puntos más interesantes del experimento es cómo pone de relieve una confusión muy extendida: que una IA genere texto matemático coherente no significa que esté razonando. Puede escribir demostraciones con el tono adecuado, usar notación correcta e incluso encadenar argumentos de forma verosímil. Pero la matemática de investigación no se trata de sonar bien, sino de no cometer errores en cadenas de razonamiento extremadamente delicadas.

En algunos casos, los modelos producían lo que los propios investigadores describen como “alucinaciones matemáticas”: pasos inventados, teoremas mal aplicados o inferencias que, en apariencia, seguían la lógica formal, pero que no se sostenían al ser revisadas por un humano experto.

El cuello de botella humano sigue ahí

Un dato llamativo del proyecto es que, incluso cuando las empresas desarrolladoras de IA intentaron generar soluciones candidatas para los problemas, la validación final dependió de matemáticos humanos que dedicaron horas a revisar cada respuesta. Esto revela un cuello de botella poco visible en el discurso sobre la automatización: la IA puede generar mucho, muy rápido, pero verificar si eso es correcto sigue siendo caro, lento y humano.

En matemáticas, una solución incorrecta no es “más o menos válida”: simplemente está mal. Y detectar por qué está mal exige exactamente el tipo de comprensión profunda que, por ahora, las máquinas no parecen tener.

Lo que este experimento dice sobre el futuro de la IA

First Proof no demuestra que la IA sea inútil en matemáticas. Al contrario: deja claro que es una herramienta potentísima para explorar ideas, sugerir caminos, automatizar cálculos o incluso proponer conjeturas. Pero también expone un límite incómodo: razonar de verdad en terrenos no vistos sigue siendo, por ahora, una frontera esencialmente humana.

Los propios responsables del proyecto planean repetir el experimento periódicamente para medir si los avances en modelos de IA reducen esa brecha. Quizá dentro de unos años los resultados sean distintos. O quizá descubramos que hay una diferencia estructural entre “generar respuestas plausibles” y “construir conocimiento nuevo” que no se salva solo con más datos y más parámetros.

De momento, el experimento First Proof funciona como un espejo poco complaciente: nos recuerda que, por muy impresionante que parezca la inteligencia artificial, todavía no hemos resuelto el problema más difícil de todos. No es que las máquinas hablen como nosotros. Es si, en el fondo, piensan de verdad.