Diagrama de robustez de visión IA: SeoulTech prueba modelos con ruido y corrupciones

SeoulTech desarrolla un framework para blindar la visión por IA

SeoulTech, la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Seúl, desarrolló un framework para exponer los puntos ciegos de los sistemas de visión por IA ante ruido, corrupciones y ataques adversariales. La herramienta mide cuánto cae la precisión de un modelo cuando la imagen de entrada se altera mínimamente, y usa esos resultados para reentrenarlo. Es parte de una tendencia más amplia: exigir pruebas de robustez antes de desplegar visión por IA en entornos críticos.

Ilustración de la automejora recursiva de la inteligencia artificial mejorándose a sí misma

La automejora recursiva de la IA avanza más lento de lo previsto

Un análisis de MIT Technology Review publicado el 18 de agosto de 2026 sostiene que la automejora recursiva de la IA, la idea de que un sistema entrena a su propio sucesor sin ayuda humana, avanza mucho más despacio de lo que predecían los defensores de una explosión de inteligencia. El artículo repasa los cuellos de botella técnicos actuales, desde el costo de cómputo hasta el riesgo de que un agente se autoevalúe con sus propios criterios.