Patente de metaarchivos para IA que puede escuchar todo el día y realizar un seguimiento de cómo te sientes – CYBERDEFENSA.MX

Meta ha presentado una solicitud de patente para una IA que escucha tu voz a lo largo del día, determina cómo cree que te sientes a partir de tu forma de hablar y mantiene un registro con marca de tiempo de cada lectura.

Cada lectura se fija en el momento en que sucedió: la hora, su ubicación, lo que estaba haciendo e incluso cómo estaba usando su teléfono. Algunas versiones del archivo se escucharían todo el día; otros se registraban solo a horas determinadas.

Ninguno de estos se incluye en un producto hoy, y Meta no ha anunciado ninguno; una presentación como esta reclama una idea mucho antes de que alguien se comprometa a construirla.

La aplicación, Estados Unidos 2026/0182881fue presentado por Meta Platforms en diciembre de 2025 y publicado el 2 de julio. Nombra a un solo inventor, Lachlan Dunny se remonta a una presentación provisional de diciembre de 2024. El sitio de análisis de patentes Patentar marcó la presentación primero.

Su título combina dos ideas: análisis del estado emocional y entrenamiento físico en tiempo real. Las afirmaciones muestran que la primera es la que importa: de las 20, las tres independientes cubren el análisis emocional por sí sola, mientras que el entrenamiento físico aparece sólo en las afirmaciones dependientes que se basan en ellas.

Lo que describe la patente

Un dispositivo registra su discurso a lo largo del día. Podrían ser gafas inteligentes, un teléfono, un reloj inteligente, auriculares o un altavoz doméstico inteligente, dice la patente.

El dispositivo lo transcribe y una IA entrenada para leer el estado de ánimo se pone a trabajar tanto en las palabras como en la forma en que las dices: tu tono, tu ritmo, un suspiro, una risa. Etiqueta cada tramo de audio con una lectura emocional, relaciona esa lectura con el contexto que lo rodea y, durante un período determinado, un día o un mes, crea un resumen de sus patrones.

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El sistema no sólo te etiqueta como estresado. Señala las palabras detrás de cada lectura, lo que la patente llama una cita. En un ejemplo, una lectura de enojo llega con las mismas palabras duras que usaste.

Una cifra registra a una sola persona a lo largo del día: lenguaje pasivo en una videollamada matutina desde casa, una risa con un amigo durante una cena, un suspiro a las 9:15 p. m. captado por un altavoz doméstico inteligente.

En esa figura, los patrones de voz tienen «marca de tiempo y registro en los servidores», y el sistema le entrega al usuario una lectura de ejemplo como esta:

«Suspiras más frecuentemente antes de acostarte y eres más feliz cuando estás con amigos. Has expresado más gratitud este mes».

La presentación va mucho más allá de tu voz. Puede incorporar señales biométricas y de seguimiento ocular, utilizando el tamaño de la pupila, la frecuencia de parpadeo e incluso la humedad de los ojos para detectar estrés o llanto. También puede observar cómo usas tus dispositivos, hasta las publicaciones que ves o que te gustan, tu tiempo de pantalla y qué tan rápido cambias entre aplicaciones. Todo ello alimenta un perfil emocional.

La otra mitad de la patente es un entrenador de ejercicios. Las gafas inteligentes observan tu forma en un espejo y te guían durante la serie, diciéndote que te hundas más profundamente en una sentadilla y luego animándote a realizar algunas repeticiones más.

El entrenador también lee tu estado de ánimo. Si siente que estás cansado o desanimado, se tranquiliza. Si decide que usted tiene energía de sobra y está flojo, la patente dice que puede «amonestarle». La patente afirma que ningún entrenador humano podría igualar su precisión o mantenerla todo el día.

hemos estado aquí antes

La ambición no es nueva. Amazon incorporó la lectura de estados de ánimo por voz en su dispositivo portátil Halo en 2020. Su función Tono escuchaba su tono y ritmo y le decía cómo se encontraba durante el día, tranquilo, frustrado y cosas por el estilo, y procesó esas muestras en su teléfono y las eliminósin tocar nunca la nube.

De todos modos, generó escrutinio: en diciembre de 2020, la senadora Amy Klobuchar presionó a los reguladores federales de salud sobre la recopilación de datos de escaneo corporal y tonos de voz de Halo, calificándolo de inusualmente intrusivo.

Amazonas cerrar toda la línea en 2023aunque nunca vinculó eso con la privacidad. La brecha con la presentación de Meta no es realmente el almacenamiento: la patente mantiene el trabajo en el dispositivo en algunas versiones y registra en los servidores en otras. Es alcance. El tono lee tu estado de ánimo únicamente a partir de tu voz; El sistema de Meta también lee tus ojos y tu teléfono.

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Los reguladores tienen sus propias dudas sobre si leer las emociones de esta manera funciona, y han comenzado a trazar límites. Desde febrero de 2025, el Ley de IA de la UE ha prohibido la IA que infiere las emociones de las personas en los lugares de trabajo y las escuelas, excepto por razones médicas o de seguridad, con multas de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global de una empresa, lo que sea mayor.

Sus redactores señalaron directamente la ciencia débil: la expresión emocional varía de persona a persona, de cultura a cultura y de momento a momento. Sin embargo, esa prohibición se limita a las herramientas de consumo. Una norma separada que llegará en agosto de 2026 hará que los sistemas que leen emociones a partir de señales biométricas revelen que lo están haciendo.

Es discutible si un coach que da prioridad a la voz cuenta; uno que también lea las pupilas y la velocidad de parpadeo caería más directamente dentro de esa línea biométrica.

The Hacker News se comunicó con Meta para comentar si la aplicación refleja algún plan de producto y cómo dicho sistema manejaría los datos del usuario, y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

El entrenador de ejercicios es un uso. Debajo hay un registro continuo de todo lo que el sistema decidió que sentías, vinculado a dónde estabas y qué estabas haciendo.

La lectura del estado de ánimo de Amazon escuchaba solo tu voz y fue retirada en 2023. Meta llega a tus ojos y también a tu teléfono, y lo único que lo mantiene fuera de tu vida es que nadie lo ha construido todavía.

Todo el mundo está creando agentes de IA. Casi nadie está preparado para lo que le hacen a la identidad.

Antrópico anunciado recientemente que no lanzaría al público Mythos, su modelo de IA más poderoso. El modelo descubrió miles de vulnerabilidades de software previamente desconocidas: fallas que habían permanecido desapercibidas en los principales sistemas operativos y navegadores web durante casi tres décadas. Anthropic dijo que el modelo era demasiado peligroso para implementarlo ampliamente porque las mismas capacidades que le permitieron encontrar y corregir fallas de seguridad podrían permitir a los atacantes explotarlas. Un solo agente de IA, advirtió la compañía, podría buscar debilidades de manera más rápida y persistente que cientos de piratas informáticos humanos.

Esa decisión te dice algo importante sobre dónde estamos. Los mismos sistemas de inteligencia artificial que las empresas se apresuran a implementar como asistentes autónomos (programar citas, escribir códigos, administrar flujos de trabajo) también son capaces de sondear las defensas digitales a una velocidad y escala que ningún equipo humano puede igualar. Y la mayoría de los sistemas que estarían investigando todavía dependen de un modelo de seguridad diseñado para una era en la que una persona se sentaba detrás de cada teclado.

Piense en ello como un edificio donde cada puerta tiene una cerradura, pero todas las cerraduras fueron diseñadas para reconocer las manos humanas. Ahora el edificio está lleno de robots (algunos de ellos mensajeros autorizados, otros intrusos) y las cerraduras no notan la diferencia.

No hace mucho, podías sentarte en tu escritorio, mirar la nota adhesiva en tu monitor para encontrar tu nombre de usuario y contraseña, escribirlos y tomar una taza de café mientras tu navegador abría una puerta al resto del mundo. Cada capa de seguridad que siguió (contraseñas, preguntas de seguridad, escaneos biométricos, autenticación de dos factores) surgió de una única suposición fundamental: una persona estaba en el otro extremo.

Los agentes de IA rompen esa suposición desde dos direcciones al mismo tiempo. Los agentes legítimos necesitan credenciales para actuar como humanos. OpenAI Operador navega por sitios web en su nombre. de google Géminis Puedes planificar tus próximas vacaciones familiares mientras duermes. Visa presentada recientemente Conexión de comercio inteligenteuna plataforma que permite a los agentes de IA realizar compras para los consumidores. Estas no son demostraciones ni tomas calientes de una conferencia de tecnología. Están enviando productos que actúan en nombre de personas reales y, para hacerlo, necesitan su identidad.

Al mismo tiempo, los adversarios pueden fingir humanidad a gran escala. La misma IA que puede actuar como un asistente útil y convincente también puede ser un imitador malicioso. No entran ellos inician sesión—a través de credenciales compartidas, canales de contratación, portales de incorporación de proveedores y herramientas de colaboración. La mayoría de las organizaciones todavía tratan la identidad como un problema de inicio de sesión, algo que TI maneja con contraseñas más seguras o pasos de autenticación adicionales superpuestos a los sistemas existentes. El desafío más difícil ahora es saber a quién o qué ya has dejado entrar.

Esa distinción está colapsando justo cuando los sistemas digitales se vuelven más autónomos.

Cuando esa distinción se desdibuja, el daño es concreto. Si un flujo de trabajo de adquisiciones no puede distinguir entre un administrador humano y un imitador de IA, las órdenes de compra se emiten con una autoridad falsa. Cuando los registros de cumplimiento no pueden determinar cómo se autorizó una decisión (por una persona o un robot), la cadena de responsabilidad se desmorona. Los reguladores y los clientes no aceptarán «no estamos seguros» como explicación.

La economía se ha inclinado marcadamente hacia el atacante. El fraude sofisticado alguna vez requirió coordinación, con personas investigando objetivos, elaborando mensajes y ajustando tácticas en tiempo real. Los agentes de IA eliminan esas limitaciones. Una persona ahora puede supervisar un ejército de sistemas autónomoscada uno de los cuales ejecuta una persona válida en múltiples interacciones simultáneamente. Un solo operador puede disponer de cien empleados sintéticos por el coste de un salario real. La barrera para la suplantación de identidad a gran escala ya no es la habilidad ni la mano de obra. Es acceso a un modelo capaz y un conjunto de credenciales robadas.

Los controles de identidad más estrictos conllevan un costo. Cada paso de verificación adicional es un momento en el que un cliente podría abandonar una transacción o un empleado podría perder la paciencia con un protocolo de seguridad. El objetivo no es acabar con la automatización. Es para asegurarse de que los sistemas que actúan en su nombre estén autorizados para hacerlo.

Algunas organizaciones se están adaptando. Están tratando a los agentes de IA menos como software y más como nuevos empleados, catalogando a cada agente en su entorno, limitando permisos y exigiendo aprobación humana para acciones sensibles. Están yendo más allá de las contraseñas hacia una autenticación resistente al phishing que vincula el acceso a un dispositivo conocido y un usuario verificado. Están construyendo bases de comportamiento para que cuando un robot de servicio al cliente consulte repentinamente una base de datos financiera, o un nuevo empleado acceda al código fuente el primer día, salten las alarmas.

Ya nadie guarda su contraseña en una nota adhesiva (espero). Pero la suposición detrás de la nota adhesiva, de que una mano humana la escribiría, todavía sustenta la mayoría de los sistemas de los que dependemos. Estos sistemas guardan sus registros médicos, procesan su hipoteca y permiten que un asistente de inteligencia artificial vuelva a reservar su vuelo. En un mundo donde los agentes de IA actúan más rápido, más persistentemente y más convincentemente que cualquier persona, esa suposición es la vulnerabilidad.

Las organizaciones que puedan verificar la identidad continuamente (no sólo en la puerta, sino en cada acción, para cada actor, humano o máquina) tendrán una ventaja duradera. Los que no puedan, descubrirán lo que cuesta la ambigüedad.

Devin Lynch es Director Senior del Paladin Global Institute y ex Director de Implementación de Políticas y Estrategias en la Oficina del Director Cibernético Nacional.

David Lynch

Escrito por Devin Lynch

Devin Lynch es director senior del Paladin Global Institute y exdirector de Implementación de Políticas y Estrategias en la Oficina del Director Cibernético Nacional.

¿Por qué el cronograma para hacer todo a prueba cuántica se reduce constantemente?

Cuando Google anunció el mes pasado que estaba adelantando su propio cronograma interno para migrar a formas de cifrado resistentes a los cuánticos, inició una conversación más amplia en las comunidades de ciberseguridad y criptografía: ¿qué estaba empujando a una de las empresas tecnológicas más grandes del mundo a acelerar significativamente la adopción de protecciones poscuánticas para sus sistemas, dispositivos y datos?

En las semanas posteriores, nuevas investigaciones han dado peso a esas afirmaciones. Una investigación conjunta papel del Instituto de Tecnología de California, su startup tecnológica Oratomic y la Universidad de California concluyeron que los avances tecnológicos en matrices de átomos neutros indican que una computadora cuántica capaz de romper el cifrado clásico puede requerir tan solo 10.000 bits cuánticos (o qubits), no millones como se pensaba anteriormente.

Qian Xu, investigador de CalTech y coautor del artículo, dijo que los hallazgos son significativos e indican que una computadora de este tipo podría estar operativa a finales de la década.

«Durante décadas, el recuento de qubits ha sido visto como el principal obstáculo para la computación cuántica tolerante a fallos», dijo Xu en un comunicado. «Espero que nuestro trabajo ayude a cambiar esa perspectiva».

de google División de IA cuántica publicó su propio artículo de investigación casi al mismo tiempo, esbozando un disminución de veinte veces en la cantidad de qubits físicos que se cree que son necesarios para romper algunas de las formas más populares de algoritmos de cifrado de curva elíptica de 256 bits que se utilizan actualmente para proteger las criptomonedas.

“Observamos que si bien soluciones viables como [post-quantum cryptography] existen, tomará tiempo implementarlos, lo que genera una urgencia cada vez mayor para actuar”, escribieron Ryan Babbush, director de investigación y Hartmut Neven, vicepresidente de ingeniería de Google.

La decisión de Google de acelerar su cambio hacia el cifrado poscuántico refleja un consenso cada vez mayor. Durante el año pasado, CyberScoop escuchó preocupaciones similares de funcionarios gubernamentales y tecnológicos, generalmente centradas en dos amenazas relacionadas con la cuántica que enfrentan los gobiernos y las empresas en la actualidad.

Una es la capacidad de naciones extranjeras y ciberdelincuentes de recopilar datos confidenciales y cifrados hoy con la esperanza de descifrarlos más adelante con una computadora cuántica. Esta técnica de “cosechar ahora, descifrar después” es una de las principales razones por las que los defensores impulsan una adopción más rápida del cifrado poscuántico.

El segundo surge de una serie de avances notables en la computación cuántica ocurridos en los últimos dos años, muchos de ellos liderados por investigadores en China.

Andrew McLaughlin, director de operaciones de Sandbox AQ, una empresa de computación en la nube que se centra en la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial y computación cuántica, dijo que las preocupaciones se pueden resumir en “hardware, matemáticas y China”.

Los avances en áreas como las matrices de átomos neutros han proporcionado a los científicos hardware más potente, mientras que avances en matemáticas como el del artículo de investigación de Google han encontrado formas de utilizar ese hardware de manera más eficiente.

Pero también señaló lo que describió como avances emocionantes (y preocupantes) en el campo por parte de algunos de los mayores rivales internacionales de Estados Unidos.

Beijing tiene invirtió mucho en computación cuántica, brindando a científicos de primer nivel como Pan Jianwei, profesor de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China, los recursos y el apoyo para empujar los límites del desarrollo tecnológico y posicionar a China como líder mundial en ciencia cuántica.

A finales del año pasado, los medios estatales chinos reportado que Huanyuan 1, una computadora cuántica de 100 qubits desarrollada por investigadores de la Universidad de Wuhan en un programa de subvenciones del gobierno chino, había sido aprobada para uso comercial. Los informes afirman que ya se han procesado pedidos por valor de más de 40 millones de yuanes (o 5,6 millones de dólares) en ventas, incluso a las filiales de la empresa de telecomunicaciones nacional China Mobile y al gobierno de Pakistán.

Los expertos dicen que las computadoras cuánticas representan una amenaza potencialmente excepcional para las criptomonedas basadas en blockchain.

Nathaniel Szerezla, director de crecimiento de Naoris Protocol, una empresa que desarrolla cifrado resistente a los cuánticos para la infraestructura blockchain, dijo que el documento de Oratomic y Caltech ha «cambiado el cronograma» para la planificación en torno al cifrado cuántico, particularmente para las plataformas de criptomonedas y blockchain.

La suposición subyacente era que una computadora cuántica «tolerante a fallas» (es decir, una capaz de amenazar el cifrado clásico) requeriría millones de qubits, pero el artículo sugiere que en realidad sólo necesitaría tan solo 10.000 qubits.

«En última instancia, hemos pasado de planificar una amenaza durante dos décadas a una que se superpone con sistemas que se están implementando y financiando activamente», dijo Szerezla.

Para los activos digitales como las criptomonedas, las implicaciones son “inmediatas” porque el cifrado de clave privada que sustenta miles de millones de dólares en la cadena de bloques nunca fue diseñado para resistir ataques de una computadora cuántica.

«Migrar una cadena de bloques en vivo a estándares poscuánticos es un problema completamente diferente de actualizar un sistema centralizado», continuó Szerezla. «Se trata de libros de contabilidad inmutables, miles de millones de dólares en liquidez bloqueada y una gobernanza descentralizada que no puede exigir una actualización coordinada».

No todo el mundo cree que estemos al borde de un apocalipsis de la piratería cuántica.

En BlueSky Matthew Green, profesor de informática y experto en criptografía de la Universidad Johns Hopkins, llamado Los artículos de Google y Oratomic son un buen análisis “precautorio” del desafío a largo plazo del cifrado cuántico.

Sin embargo, expresó escepticismo en cuanto a que la computación cuántica tuviera suficientes “aplicaciones inmediatas y lucrativas” para impulsar el campo más allá de su etapa de investigación fundamental hacia aplicaciones más prácticas. También cuestionó si algunos de los algoritmos más nuevos resistentes a los cuánticos examinados por el NIST realmente resistirían a una computadora cuántica real. Fueron diseñados para proteger contra una amenaza que todavía es en gran medida teórica, y varios de los algoritmos poscuánticos inicialmente evaluados por el NIST resultaron contener vulnerabilidades que podrían ser explotadas por computadoras clásicas.

Eso, si es que realmente se llega en la próxima década. Green dijo esta semana que no está convencido de que los hacks cuánticos sean algo de qué preocuparse durante su vida, aunque reconoció que la predicción podría «perseguirlo» algún día.

Sin embargo, «apostaría enormes cantidades de dinero contra una computadora cuántica relevante para 2029 o incluso 2035», escribió.

Derek B. Johnson

Escrito por Derek B. Johnson

Derek B. Johnson es reportero de CyberScoop, donde su área incluye la ciberseguridad, las elecciones y el gobierno federal. Antes de eso, ha brindado una cobertura galardonada de noticias sobre ciberseguridad en los sectores público y privado para varias publicaciones desde 2017. Derek tiene una licenciatura en periodismo impreso de la Universidad de Hofstra en Nueva York y una maestría en políticas públicas de la Universidad George Mason en Virginia.