Google planea cambiar el sistema de autenticación de Gmail mediante SMS por otro basado en códigos QR, ello con el objetivo de frenar la amenaza que supone el abuso de los mensajes de texto.
Gmail ofrece el envío de un SMS como medida de autenticación, y se usa para confirmar que se trata del usuario legítimo cuando este busca restablecer la contraseña de su cuenta o porque forma parte del sistema de múltiples factores. En ambos casos, se envía un código para validar el inicio de sesión.
Aunque el SMS añade una capa de seguridad al proceso verificación e inicio de sesión, es en realidad poco seguro, dado el abuso de este método por la facilidad con la que los cibercriminales pueden robar el número de teléfono del usuario e interceptar los códigos y porque los SMS son un medio habitual de distribución de ‘malware’ y ciberestafas.
Por ello, Google está trabajando para dejar atrás el SMS y optar, en su lugar, por los códigos QR, como ha confirmado a Forbes. El objetivo es «reducir el impacto del abuso desenfrenado y global de los SMS».
«En los próximos meses, vamos a repensar cómo verificamos los números de teléfono», recoge Europa Press de la conversación que ha mantenido el medio citado con un portavoz de Gmail. «En concreto, en lugar de introducir el número y recibir un código de seis dígitos, se mostrará un código QR que tendrás que escanear con la aplicación de la cámara de tu teléfono».
Con ello, se elimina la necesidad de recibir un código, reduciendo el riesgo de caer en una estafa de suplantación de identidad (‘phishing’), y la dependencia del proveedor del servicio de telefonía para respaldar la protección frente a ciberamenazas.
Google presentó AI co-scientist, una inteligencia artificial (IA) co-científica creada con Gemini 2.0, diseñada para ayudar a los científicos a la hora de generar nuevas hipótesis y propuestas de investigación, con el fin de acelerar la velocidad de los descubrimientos científicos y biométricos.
Habitualmente, los investigadores combinan su ingenio y creatividad con conocimientos, publicaciones científicas y experiencia, para generar nuevas direcciones de investigación y lograr avances científicos. Sin embargo, en muchos campos, la tasa de publicaciones científicas crece rápidamente y navegar entre éstas para lograr nuevas investigaciones se plantea como un desafío.
Asistencia, no automatización
Frente a este escenario, Google dio a conocer una nueva IA, a la que se refiere como AI co-scientist, que se basa en una herramienta colaborativa impulsada por la IA del modelo Gemini 2.0, capaz de ayudar a los expertos científicos a llevar a cabo tareas como recopilar información y perfeccionar su trabajo para acelerar los descubrimientos.
No obstante, según ha explicado la tecnológica en un comunicado en su blog de investigación, esta IA no ha sido ideada para automatizar el proceso científico de una investigación, sino que se ha planteado como una opción para asistir a los profesionales a la hora de generar nuevas hipótesis o plantear nuevas propuestas de investigación.
Para utilizar AI co-scientist, se puede especificar un objetivo de investigación mediante lenguaje natural, por ejemplo, comprender mejor la propagación de un microbio que causa enfermedades. Con base en ello, la IA propondrá hipótesis comprobables, junto con un resumen de la documentación publicada relevante y un posible enfoque experimental.
Igualmente, los científicos pueden interactuar de otras maneras con la IA, por ejemplo, aportando directamente sus propias ideas para la exploración u ofreciendo comentarios sobre los resultados generados en lenguaje natural.
Así, Google ha detallado que, en cuanto a su funcionamiento, este sistema de IA está construido sobre múltiples agentes basados en Gemini 2.0 y, con ello, logra reflejar el proceso de razonamiento que sustenta el método científico.
Concretamente, el proceso se basa en que la IA analiza el objetivo asignado en la configuración del plan de investigación, administrada por un supervisor, que, a su vez, asigna los agentes especializados a la cola de trabajo y establece recursos para llevar a cabo las tareas.
De esta forma, la IA cocientífica es capaz de sintetizar temas complejos y realizar una planificación y un razonamiento a largo plazo. Además, puede aprovechar la escalabilidad de los cálculos en tiempo de prueba para razonar, evolucionar y mejorar iterativamente en sus resultados.
Conocimientos nuevos y originales
La naturaleza agente del sistema facilita la autocrítica recursiva, incluido el uso de herramientas para la retroalimentación con el fin de refinar las hipótesis y las propuestas, ha puntualizado la tecnológica.
Por tanto, tal y como ha subrayado la compañía, además de revisar documentos científicos publicados, resumir y utilizar herramientas de deep research, este sistema está destinado a descubrir conocimientos nuevos y originales, así como formular hipótesis y propuestas de investigación demostrablemente novedosas, adaptándose a objetivos de investigación específicos.
Tanto es así que, según sus pruebas internas, las capacidades de la IA cocientífica para generar hipótesis novedosas y comprobables en diversos dominios científicos y biomédicos –algunas ya validades experimentalmente–, así como su capacidad de automejora recursiva con mayor capacidad de cómputo, demuestran su potencial para acelerar los esfuerzos de los científicos para abordar grandes desafíos en ciencia y medicina.
Con todo ello, Google señaló que los científicos que forman parte de su Programa de probadores de confianza tendrán acceso anticipado a esta nueva IA cocientífica para comenzar a probar sus capacidades.
