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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Dario Amodei, CEO Anthropic, sobre los modelos chinos de IA : “Nunca hemos defendido prohibirlos”

Dario Amodei, CEO de Anthropic, hablando en una ponencia con una superposición artística de la bandera de China en tonos rojos y estrellados.
Dario Amodei, responsable de Anthropic, durante una intervención sobre el desarrollo de la inteligencia artificial.
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Anthropic ha salido al paso de unas acusaciones que apuntaban a que la empresa era partidaria de prohibir en Estados Unidos los modelos de inteligencia artificial chinos de código abierto que cualquiera puede descargar. Su consejero delegado, Dario Amodei, lo ha negado de forma tajante: «Nunca hemos defendido prohibirlos».

Eso sí, esta declaración no debe interpretarse como un respaldo sin condiciones a modelos como DeepSeek, Kimi o Qwen. De hecho, Anthropic continúa reclamando restricciones a la exportación de chips avanzados, medidas contra la extracción masiva de capacidades de modelos estadounidenses y pruebas de seguridad obligatorias para las IA más capaces.

De forma general, considera que prohibir el uso de cualquier modelo chino descargable sería una medida proteccionista, poco eficaz y demasiado general. Anthropic cree que es mejor actuar contra modelos que demuestren riesgos concretos, independientemente de que sean de China, Estados Unidos o cualquier otro país.

Anthropic niega que quiera eliminar a su competencia china

La polémica comenzó después de que Axios publicase que Donald Trump pretendía establecer nuevas restricciones contra los modelos chinos de código abierto.

Según este medio estadounidense, serían varias las medidas que podrían aplicarse como nuevas reglas de contratación pública o medidas que obligasen a las empresas estadounidenses a asumir responsabilidades adicionales en caso de usar estos sistemas.

Empresas como Nvidia, Google, Microsoft, OpenAI, Meta, AMD, IBM, Cloudflare, Hugging Face y Mistral firmaron una carta defendiendo que estos modelos son importantes para la competencia, reducen costes y permiten que las organizaciones ejecuten la IA en sus propias instalaciones. Sin embargo, Anthropic no firmó esa carta.

Eso alimentó las críticas contra la empresa responsable de crear Claude y ha obligado a su CEO a salir al paso.

Una bandera de China en una ciudad del país asiático
La cultura empresarial es muy distinta en China a la de Occidente. / Foto: glaborde7 (licencia de Pixabay)

Qué modelos defiende realmente Dario Amodei

Anthropic considera que los modelos que se pueden descargar y no reúnen capacidades peligrosas pueden ser beneficiosos para empresas, investigadores y desarrolladores. Sin embargo, no defienden una liberación sin límites de cualquier sistema.

La compañía propone evaluar la capacidad real de cada IA antes de su lanzamiento y aplicar restricciones cuando las pruebas demuestren riesgos graves.

Lo que no comparte es todo lo que aparece en la carta firmada por Nvidia y otras tecnológicas. En ella se defiende que el acceso a estos modelos facilita que investigadores y defensores encuentren vulnerabilidades, algo que no “está demostrado” según el CEO de Anthropic.

Anthropic no quiere un veto, pero sí bloquear los mejores chips

Dario Amodei mantiene que Estados Unidos y sus aliados deben impedir que los laboratorios chinos accedan a los chips más avanzados y a los equipos necesarios para fabricarlos. Esta postura no ha cambiado, considerando que es clave limitar la capacidad de cálculo para evitar que China entrene una IA superior a las desarrolladas por Estados Unidos.

Además, también quieren implementar medidas contra el contrabando y los mecanismos utilizados para eludir los controles de exportación. Anthropic cree que un veto a los modelos ya entrenados atacaría el problema demasiado tarde.

Preguntas frecuentes sobre la postura de Anthropic frente a los modelos chinos de IA

¿Qué ha dicho Dario Amodei sobre la prohibición de modelos chinos de IA?
Ha negado de forma tajante que Anthropic haya defendido prohibir estos modelos en Estados Unidos. Aclara que su postura no equivale a un respaldo sin condiciones a sistemas como DeepSeek, Kimi o Qwen.
¿Por qué Anthropic no firmó la carta de Nvidia y otras tecnológicas?
Porque no comparte todo lo expuesto en ese documento, en concreto la idea de que el acceso a estos modelos facilita que investigadores encuentren vulnerabilidades, algo que Amodei considera no demostrado. Esta ausencia de firma alimentó las críticas contra la empresa.
¿Qué restricciones sigue defendiendo Anthropic respecto a China?
La compañía reclama limitar la exportación de chips avanzados, frenar la extracción masiva de capacidades de modelos estadounidenses y exigir pruebas de seguridad obligatorias para las IA más capaces. También apoya medidas contra el contrabando de chips y las formas de eludir los controles de exportación.
¿Qué medidas propuso Donald Trump según Axios?
Según Axios, Trump pretendía establecer nuevas restricciones contra los modelos chinos de código abierto, incluyendo posibles cambios en las reglas de contratación pública. También se plantearían responsabilidades adicionales para empresas estadounidenses que usen estos sistemas.
¿Qué opina Anthropic sobre el acceso de China a los chips más avanzados?
Dario Amodei sostiene que Estados Unidos y sus aliados deben impedir que los laboratorios chinos accedan a los chips más avanzados y a los equipos para fabricarlos. Considera clave limitar la capacidad de cálculo para evitar que China desarrolle una IA superior a la estadounidense.
¿Qué modelos chinos de IA se mencionan en el artículo?
El artículo menciona específicamente DeepSeek, Kimi y Qwen como ejemplos de modelos chinos de código abierto que pueden descargarse.
¿Por qué Anthropic no apoya un veto total a los modelos ya entrenados?
Porque considera que actuar contra un modelo una vez entrenado ataca el problema demasiado tarde. Prefiere evaluar la capacidad real de cada IA antes de su lanzamiento y aplicar restricciones solo cuando las pruebas demuestren riesgos graves.