Cómo la inteligencia artificial protege (y ataca) tu bandeja de entrada.

How AI protects (and attacks) your inbox.

Si bien no está claro cómo llegará, la AI generativa está lista para alterar fundamentalmente cómo las personas se comunican por correo electrónico. ¶ Crédito: Javier Zayas Photography/Getty Images

Cuando Aparna Pappu, vicepresidenta y gerente general de Google Workspace, habló en Google I/O el 10 de mayo, planteó una visión de la inteligencia artificial que ayuda a los usuarios a navegar por su bandeja de entrada. Pappu mostró cómo la AI generativa puede susurrar resúmenes de largas conversaciones por correo electrónico en tus oídos, incorporar datos relevantes de archivos locales mientras salsa juntos a través de mensajes no leídos y ponerte en posición baja al sugerir texto insertable. Bienvenido a la bandeja de entrada del futuro.

Si bien no está claro cómo llegará, la AI generativa está lista para alterar fundamentalmente cómo las personas se comunican por correo electrónico. Un subconjunto más amplio de AI, llamado aprendizaje automático, ya realiza una especie de danza de seguridad mucho después de que hayas cerrado sesión. “El aprendizaje automático ha sido una parte crítica de lo que hemos usado para asegurar Gmail”, dice Pappu a WIRED.

Unos pocos clics erróneos en un correo electrónico sospechoso pueden causar estragos en su seguridad, entonces, ¿cómo ayuda el aprendizaje automático a evitar los ataques de phishing? Neil Kumaran, líder de producto en Google que se enfoca en seguridad, explica que el aprendizaje automático puede examinar la redacción de los correos electrónicos entrantes y compararla con ataques pasados. También puede detectar patrones de mensajes inusuales y detectar cualquier cosa extraña que emane de los metadatos.

Desde Wired Ver artículo completo

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Inteligencia Artificial

Engañando a los clasificadores forenses El poder de los modelos generativos en la generación adversarial de rostros

Los avances recientes en el Aprendizaje Profundo (DL), específicamente en el campo de las Redes Generativas Adversari...

Inteligencia Artificial

Ajuste fino rápido y rentable de LLaMA 2 con AWS Trainium

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han capturado la imaginación y la atención de desarrolladores, científicos, te...

Inteligencia Artificial

Investigadores de Apple proponen un nuevo modelo de descomposición de tensores para el filtrado colaborativo con retroalimentación implícita

La capacidad para inferir las preferencias del usuario a partir de comportamientos pasados es crucial para ofrecer su...

Aprendizaje Automático

Eliminación y destilación arquitectural Un camino hacia la compresión eficiente en modelos de difusión texto-imagen en IA.

Los modelos de difusión de texto a imagen representan un enfoque innovador para generar imágenes a partir de indicaci...