En el contexto actual de las rápidas tecnologías de conversión y síntesis de voz, la falsificación de voz se ha vuelto cada vez más grave, lo que supone una seria amenaza para la privacidad del usuario y la seguridad social. Recientemente, el Laboratorio de Seguridad de Sistemas Inteligentes de la Universidad de Zhejiang y la Universidad de Tsinghua han publicado conjuntamente un nuevo marco de detección de falsificación de voz llamado "SafeEar". Este marco está diseñado para lograr una detección de falsificación eficiente al tiempo que protege la privacidad del contenido de voz, abordando eficazmente los desafíos planteados por la síntesis de voz. La idea de SafeEar consiste en diseñar un modelo desacoplado basado en un códec de audio neuronal, que separa ingeniosamente las características acústicas de la voz de...

La aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito médico ha experimentado un progreso significativo, pero un estudio ha puesto de manifiesto las limitaciones de la IA general, como ChatGPT, en el diagnóstico médico complejo. Dirigido por el educador médico Amrit Kirpalani de la Universidad Western de Ontario, Canadá, el estudio descubrió que ChatGPT cometió errores en 76 de 150 casos médicos complejos, con una tasa de error superior al 50%. La base de casos utilizada en este estudio se asemeja más a situaciones médicas reales que el examen de licencia médica de Estados Unidos, incluyendo diversas complicaciones y problemas de diagnóstico. El estudio señala que...

Un estudio reciente muestra que ChatGPT-4 tiene una precisión de solo el 17% en casos médicos pediátricos, inferior al 39% de los casos médicos generales. Los investigadores señalan la dificultad de ChatGPT para identificar las relaciones entre enfermedades y proponen un entrenamiento específico y el acceso a literatura médica precisa para mejorar la exactitud del modelo. El modelo diagnosticó correctamente solo 17 de 100 casos pediátricos, con la mayoría de los errores concentrados en el mismo sistema de órganos.