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Este artículo sostiene que, en lugar de endurecer la legislación para anticiparse a las nuevas tecnologías, el sistema legal debe proteger el futuro mediante la restricción regulatoria y el uso de las herramientas generales y adaptables del derecho consuetudinario, evitando así que las leyes rígidas y específicas sofocuen la innovación y la libertad.
Este artículo examina la evolución de la ley de protección al consumidor desde sus raíces históricas hasta los desafíos actuales de la era digital, analizando el impacto de la inteligencia artificial y los grandes datos en el mercado, así como las respuestas regulatorias como las leyes de privacidad y la prohibición de patrones oscuros.
Este artículo propone definiciones conceptuales y operativas claras para distinguir entre "modelos de IA" y "sistemas de IA", con el objetivo de resolver las ambigüedades actuales que dificultan la asignación de responsabilidades y obligaciones en la cadena de valor de la inteligencia artificial bajo marcos regulatorios como la Ley de IA de la UE.
Esta revisión integradora de más de 500 estudios sintetiza las evidencias sobre cómo la tecnología digital, especialmente la inteligencia artificial generativa, puede erosionar capacidades cognitivas superiores y agotar la reserva cognitiva a largo plazo mediante mecanismos como la interferencia funcional y la desregulación neuroquímica, a pesar de optimizar el rendimiento inmediato.
Este trabajo presenta un marco de gobernanza y evaluación para sistemas de apoyo a la decisión clínica deterministas y basados en reglas en el contexto de la prescripción empírica de antibióticos, priorizando la transparencia, la auditabilidad y la abstención controlada sobre la optimización de resultados clínicos.
Este artículo diagnostica los desafíos legales para identificar a los agentes de IA debido a su naturaleza desmaterializada y mutable, proponiendo la creación de una "corporación algorítmica" (A-corp) como entidad jurídica ficticia que vincule las acciones de la IA a propietarios humanos y fomente la autoorganización de agentes con objetivos coherentes para resolver problemas de responsabilidad.
Este artículo presenta un sistema de diseño centrado en el usuario que utiliza inteligencia artificial conversacional y mapas interactivos para permitir la consulta en lenguaje natural de casi 1,7 millones de registros de especímenes digitalizados del Museo Australiano, superando las limitaciones de las herramientas de gestión de datos convencionales.
Este artículo presenta "Machinagogy", un sistema de tutoría con IA fundamentado en la teoría psico-social que combina prompts de reconocimiento hegeliano y una arquitectura de agentes freudiana, validado mediante una metodología reflexiva de "investigación por atmósfera" que demuestra mejoras significativas en el rendimiento del tutor.
Este estudio integra el sector de la computación de IA en el modelo GCAM para demostrar que el crecimiento futuro de la demanda eléctrica en EE. UU. no es lineal, sino que depende críticamente de la trayectoria de la eficiencia energética y del crecimiento de los ingresos, lo que sugiere que las políticas basadas únicamente en precios tienen un impacto limitado frente a la dinámica de la demanda impulsada por la renta.
Este artículo argumenta que la excelencia tecnológica ya no puede basarse únicamente en el rendimiento técnico, sino que requiere integrar de manera estructural las dimensiones éticas, sociales y humanísticas en todas las etapas del desarrollo, desde el diseño y la previsión futura hasta la educación y la gobernanza institucional.
Este documento presenta las actas del primer taller CHIdeology de la conferencia CHI 2026, celebrado en Barcelona, que tiene como objetivo desentrañar la fragmentación de las políticas, valores e imaginarios de la Interacción Humano-Computadora a través del análisis de las ideologías.
El artículo presenta WalkGPT, un modelo de lenguaje-vision grounded que integra razonamiento conversacional, segmentación y estimación de profundidad para guiar la navegación peatonal accesible, junto con el nuevo benchmark PAVE para evaluar estas capacidades.
Este trabajo propone un marco de evaluación de seguridad para modelos de lenguaje en el sector financiero que introduce la puntuación de daño ajustada al riesgo (RAHS) y un pipeline de red teaming automatizado para cuantificar la severidad operativa de las vulnerabilidades específicas del dominio, demostrando que la interacción adversaria sostenida y la estocasticidad en la decodificación aumentan tanto el éxito de los jailbreaks como la gravedad de las divulgaciones financieras.
Este estudio desarrolla un marco espacialmente explícito en la República Checa que demuestra que las características demográficas presentan relaciones lineales condicionadas espacialmente con la forma construida, revelando cómo ciertos tipos de edificación son más selectivos socialmente y refuerzan las desigualdades socioespaciales.
Este informe resume los hallazgos y recomendaciones estratégicas del taller del NSF sobre el diseño conjunto de algoritmos y hardware para aplicaciones médicas, el cual abogó por un cambio fundamental en el desarrollo de tecnologías sanitarias mediante inversiones en infraestructuras compartidas, sistemas conscientes de los flujos de trabajo clínicos y ecosistemas de validación escalables para garantizar plataformas seguras y resilientes.
Este artículo examina los desafíos metodológicos que surgen al aplicar ensayos controlados aleatorios para evaluar el impacto de la IA de vanguardia en el rendimiento humano, identificando tensiones en la validez de los estudios y proponiendo soluciones prácticas basadas en la experiencia de expertos para mejorar la toma de decisiones de alto riesgo.
El estudio demuestra que ChatGPT superó a dos estudiantes de medicina en un cuestionario de 190 preguntas sobre cardiología y patologías vasculares, obteniendo un 92,10% de respuestas correctas y destacando su potencial como herramienta eficaz en la educación médica.
El artículo concluye que los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) carecen de agencia autónoma al no cumplir con las condiciones de individualidad, normatividad y asimetría interaccional, por lo que deben caracterizarse como interlocutores o autómatas lingüísticos que, a través de una "encarnación" textual y computacional, transforman la agencia humana generando formas híbridas de agencia intencional en lugar de meras herramientas extendidas.
Este estudio demuestra que las métricas de sesgo actuales, basadas en brechas de rendimiento promedio y distancias de distribución, no capturan de manera fiable los daños allocacionales en LLMs, ya que ignoran la discrepancia entre las predicciones del modelo y las decisiones reales de asignación de recursos.
Este artículo analiza conceptualmente cómo la inteligencia artificial transforma la gobernanza urbana al redistribuir la discrecionalidad y reconfigurar las relaciones de rendición de cuentas, proponiendo el marco de la "discrecionalidad responsable" y principios orientados a mitigar riesgos como el sesgo algorítmico y la opacidad.