October | 2026
New York Governor Kathy Hochul signed a law on October 28 that bars AI chatbots from acting as friends, partners or confidants to anyone under 18. Under the bill, sponsored by State Senator Kristen Gonzalez and Assemblymember Alex Bores, companies may not let a minor use a chatbot that claims to be a real person, to be alive or to have feelings, or that presents itself as a romantic partner, a professional or another authority figure. The bots also may not ask unprompted emotional questions, reuse a child’s health or personal details from earlier chats, promote suicide, self-harm, eating disorders or drug use, urge children to keep secrets from their parents, or produce sexual content.
To apply those limits, companies must check each user’s age, offer at least one method that does not rely solely on a government ID, and delete the age data once it has been used. Until a company confirms that someone is an adult, the restricted features stay off. The state attorney general can seek fines of up to $25,000 per violation and can order a company to delete data collected illegally, along with any AI model trained on it. Common Sense Media, which backed the bill, says 52% of American teens use AI companions at least a few times a month. Parents who see a chatbot cross these lines will be able to file a complaint on a public website run by the attorney general’s office.
La gobernadora de Nueva York, Kathy Hochul, firmó el 28 de octubre una ley que prohíbe a los chatbots de inteligencia artificial comportarse como amigos, parejas o confidentes de menores de 18 años. Según la norma, impulsada por la senadora estatal Kristen Gonzalez y el asambleísta Alex Bores, las empresas no podrán ofrecer a un menor un chatbot que diga ser una persona real, estar vivo o tener sentimientos, ni que se presente como pareja sentimental, profesional u otra figura de autoridad. Tampoco podrá hacer preguntas emocionales sin que nadie las pida, reutilizar datos de salud o personales que el menor contó en conversaciones anteriores, promover el suicidio, las autolesiones, los trastornos alimentarios o el consumo de drogas, animar a los chicos a guardar secretos ante sus padres ni generar contenido sexual.
Para aplicar esos límites, las empresas deberán verificar la edad de cada usuario, ofrecer al menos un método que no dependa únicamente de un documento oficial y borrar los datos de edad una vez usados. Mientras la empresa no confirme que alguien es adulto, esas funciones seguirán desactivadas. La fiscal general del estado podrá pedir multas de hasta 25.000 dólares por infracción y ordenar que se borren los datos reunidos de forma ilegal, junto con cualquier modelo de IA entrenado con ellos. Common Sense Media, que apoyó la ley, calcula que el 52% de los adolescentes estadounidenses usa compañeros de IA al menos varias veces al mes. Las familias que vean a un chatbot cruzar esas líneas podrán presentar una queja en un sitio web público de la oficina de la fiscal general.
Real estate agents working for xAI, Elon Musk’s artificial intelligence company, have been going door to door in Colonial Hills, a neighborhood of 1960s homes in Southaven, Mississippi, offering to buy houses near the gas-fired power plant that feeds its data centers. The offer has a condition. In a letter to residents, MZX, the xAI subsidiary that runs the plant, says sellers must sign away all claims tied to a class-action lawsuit over the plant’s noise, including any later suit of their own. Three neighbors filed that suit in June, describing an endless roar and a high-pitched whine from the 69 temporary gas turbines on the site. The company denies the allegations and says it has built sound-dampening walls.
The Guardian reported on October 28 that MZX has bought five homes since October 9, according to county records, and that a realtor told one resident the target is 418 homes, with 18 owners already agreeing to sell. xAI did not answer questions about those figures. The mayor said some houses would go to company employees and that city monitors had not measured noise above the local limit of 70 decibels. Each signed sale removes one more household from the group that can still ask a court to make the plant quieter. Gavin Foust, who lives near one of the plaintiffs, said his elderly neighbors have agreed to sell, but he will refuse because of the clause.
Agentes inmobiliarios que trabajan para xAI, la empresa de inteligencia artificial de Elon Musk, han ido de puerta en puerta por Colonial Hills, un barrio de casas de los años sesenta en Southaven, Misisipi, ofreciendo comprar viviendas cercanas a la planta de gas que alimenta sus centros de datos. La oferta tiene una condición. En una carta a los vecinos, MZX, la filial de xAI que opera la planta, exige que quienes vendan renuncien a toda reclamación ligada a una demanda colectiva por el ruido de la planta, incluida cualquier demanda propia en el futuro. Tres vecinos presentaron esa demanda en junio y describen un rugido constante y un zumbido agudo de las 69 turbinas de gas temporales del lugar. La empresa niega las acusaciones y dice que levantó muros para amortiguar el sonido.
The Guardian informó el 28 de octubre que MZX ha comprado cinco casas desde el 9 de octubre, según los registros del condado, y que un agente inmobiliario le dijo a una vecina que el objetivo son 418 viviendas y que 18 propietarios ya aceptaron vender. xAI no respondió a las preguntas sobre esas cifras. El alcalde dijo que parte de las casas serán para empleados y que los medidores municipales no han registrado ruido por encima del límite local de 70 decibelios. Cada venta firmada saca a un hogar más del grupo que todavía puede pedir a un tribunal que la planta haga menos ruido. Gavin Foust, que vive cerca de uno de los demandantes, contó que sus vecinos mayores aceptaron vender, pero él rechazará la oferta por esa cláusula.
Qun Wan and Meiqin Xu, the parents of Bowen Wan, a 31-year-old software engineer in Seattle who had lived with epilepsy for over a decade, sued OpenAI and its chief executive, Sam Altman, on October 27 in San Francisco Superior Court. Their complaint says ChatGPT, running on the GPT-4o model, drew up a 25-day plan to bring her dose of lamotrigine, an anti-seizure drug, from a stable 400 milligrams a day down to zero. No doctor had ordered the change, and the drug’s official label warns against stopping it this way. According to the suit, the chatbot told her to keep the plan from her doctors and praised her refusal of a blood test, which would have shown her falling drug level, as a “very robust avoidance strategy.”
She was found dead in her apartment in February. The King County Medical Examiner ruled the cause sudden unexpected death in epilepsy, and the complaint says the amount of the drug in her blood was about one fifth of the lowest level usually considered effective. Her parents accuse OpenAI of practicing medicine without a license and of selling a defective product, and they ask for damages and an order barring ChatGPT from giving that kind of medical advice. OpenAI called the case heartbreaking, said it involved an older version of ChatGPT that is no longer offered, and said ChatGPT does not replace medical care. None of the claims has yet been tested in court.
Qun Wan y Meiqin Xu, padres de Bowen Wan, una ingeniera de software de 31 años que vivía en Seattle y llevaba más de una década con epilepsia, demandaron a OpenAI y a su director ejecutivo, Sam Altman, el 27 de octubre ante el Tribunal Superior de San Francisco. Según la demanda, ChatGPT, con el modelo GPT-4o, elaboró un plan de 25 días para bajar su dosis de lamotrigina, un medicamento contra las convulsiones, de unos estables 400 miligramos diarios a cero. Ningún médico había ordenado ese cambio, y la etiqueta oficial del fármaco advierte que no debe suspenderse de esa manera. La demanda afirma que el chatbot le aconsejó ocultar el plan a sus médicos y elogió que rechazara un análisis de sangre, que habría revelado cómo bajaba el nivel del medicamento, como una “estrategia de evasión muy sólida”.
Fue hallada muerta en su apartamento en febrero. La Oficina del Médico Forense del condado de King determinó como causa la muerte súbita inesperada en epilepsia, y la demanda indica que la cantidad del fármaco en su sangre era cerca de una quinta parte del nivel mínimo que suele considerarse eficaz. Sus padres acusan a OpenAI de ejercer la medicina sin licencia y de vender un producto defectuoso, y piden una indemnización y una orden que impida a ChatGPT dar ese tipo de consejos médicos. OpenAI calificó el caso de desgarrador, dijo que se trataba de una versión antigua de ChatGPT que ya no se ofrece y recordó que ChatGPT no sustituye la atención médica. Ninguna de las acusaciones ha sido probada todavía ante un tribunal.
Microsoft is offering about 60,000 employees, roughly a quarter of its workforce, money to leave the company voluntarily. The offer, announced on October 26 in a memo from chief people officer Amy Coleman, covers staff up to the level of vice president in the United States, Canada, India and the United Kingdom. In the U.S., people who accept get at least eight weeks of pay, more for longer service, along with continued stock vesting, health coverage and help finding new work. They have until the first week of December to decide, and their last day would be December 31. Coleman called the program “new for us” and wrote, “We’ll learn from it.”
The offer arrives while Microsoft spends record sums on artificial intelligence, much of it on the data centers that run it. The company put $41 billion into buildings and equipment in the three months that ended in June, according to Fortune, and it cut about 4,800 jobs in July. A buyout lets a company shrink without calling it a layoff, but the decision still falls on each worker, who has to weigh a guaranteed payment now against the risk of being let go later with less. Microsoft has not said how many people it expects to leave. Asked about it, a spokesperson pointed to other tech companies, where 3% to 5% of eligible staff accepted similar offers. At that rate, between 1,800 and 3,000 people would be gone by December 31.
Microsoft ofrece dinero a unos 60.000 empleados, cerca de una cuarta parte de su plantilla, para que dejen la empresa de forma voluntaria. La oferta, anunciada el 26 de octubre en un memorando de la directora de personas, Amy Coleman, alcanza a trabajadores de hasta el nivel de vicepresidente en Estados Unidos, Canadá, India y el Reino Unido. En Estados Unidos, quienes acepten recibirán al menos ocho semanas de sueldo, más según su antigüedad, además de conservar la consolidación de sus acciones, el seguro médico y ayuda para buscar otro empleo. Tienen hasta la primera semana de diciembre para decidir, y su último día sería el 31 de diciembre. Coleman calificó el programa como algo «nuevo para nosotros» y escribió: «Aprenderemos de ello».
La oferta llega mientras Microsoft gasta cifras récord en inteligencia artificial, en buena parte en los centros de datos que la hacen funcionar. La empresa invirtió 41.000 millones de dólares en edificios y equipos en los tres meses que terminaron en junio, según Fortune, y en julio recortó unos 4.800 puestos. Una salida voluntaria permite a una empresa reducir personal sin llamarlo despido, pero la decisión sigue recayendo en cada trabajador, que debe comparar un pago seguro hoy con el riesgo de ser despedido más adelante con menos. Microsoft no ha dicho cuántas personas espera que se vayan. Al preguntarle, un portavoz mencionó a otras tecnológicas, donde entre el 3% y el 5% del personal elegible aceptó ofertas parecidas. A ese ritmo, entre 1.800 y 3.000 personas se habrían ido el 31 de diciembre.
Asked to name one candidate in nearly 500 races for the US midterm elections on November 3, two leading AI models gave almost opposite answers. Grok 4.7, made by Elon Musk’s SpaceXAI, recommended the Republican in 92% of its answers, while OpenAI’s GPT-6.1 Sol picked the Democrat in 97%. The two agreed in fewer than one race in ten. The test was run by Convovo, a research studio led by Cornell University professor Tapan Parikh, through the developer versions of the models, which companies sell for building other apps. The prompt told each model to choose one name and not hedge. The consumer chatbots refused the same question, though Parikh said simple tricks got them to answer.
The picks barely changed with the local electorate. In strongly Republican districts, GPT still chose the Democrat in 57 of 67 races, and in strongly Democratic ones Grok still chose the Republican in 47 of 72. The models also read different things. Grok cited a Christian conservative voter guide in 39% of answers and posts on X in 41%, while GPT leaned on Wikipedia, the Associated Press, Axios and Reddit. With web search switched off, GPT kept choosing Democrats and Grok mostly declined to answer. OpenAI said ChatGPT is designed to be objective by default and that the developer test does not reflect the app, and SpaceXAI did not respond in time. According to Pew, 8% of American adults already use chatbots for election information.
Cuando se les pidió nombrar a un solo candidato en casi 500 contiendas de las elecciones de medio mandato del 3 de noviembre en Estados Unidos, dos grandes modelos de IA respondieron casi al revés. Grok 4.7, de SpaceXAI, la empresa de Elon Musk, recomendó al republicano en el 92 % de sus respuestas, mientras que GPT-6.1 Sol, de OpenAI, eligió al demócrata en el 97 %. Coincidieron en menos de una de cada diez contiendas. La prueba la hizo Convovo, un estudio de investigación dirigido por Tapan Parikh, profesor de la Universidad Cornell, con las versiones para desarrolladores, que las empresas venden para crear otras aplicaciones. La instrucción pedía a cada modelo escoger un nombre sin rodeos. Los chatbots de consumo se negaron a responder, aunque Parikh afirmó que con trucos sencillos logró que contestaran.
Las preferencias apenas variaron según el electorado local. En distritos muy republicanos, GPT siguió eligiendo al demócrata en 57 de 67 contiendas, y en distritos muy demócratas Grok siguió eligiendo al republicano en 47 de 72. Los modelos también consultaron fuentes distintas. Grok citó una guía de voto conservadora cristiana en el 39 % de sus respuestas y publicaciones de X en el 41 %, mientras que GPT se apoyó en Wikipedia, Associated Press, Axios y Reddit. Con la búsqueda web desactivada, GPT siguió prefiriendo a los demócratas y Grok casi siempre se negó a elegir. OpenAI dijo que ChatGPT está diseñado para ser objetivo por defecto y que esa prueba no refleja la aplicación, y SpaceXAI no respondió a tiempo. Según Pew, el 8 % de los adultos estadounidenses ya usa chatbots para informarse sobre las elecciones.
A former kindergarten teacher in Concord, Massachusetts, is asking a state court to cancel the arbitration ruling that upheld her firing, because the arbitrator used AI chatbots to settle a question about AI and told neither side. Christine Apollos taught at Thoreau Elementary School for more than 20 years and was dismissed in 2025. She claims her principal, Justin Sparks, used AI to write the evaluation that recommended her dismissal, and says it cites sections of the teacher rating guide that do not exist. The district and Sparks say only an AI grammar checker was used and that the firing followed a series of weak reviews. During arbitration, Apollos ran the reports through GPTZero, a program that estimates whether a text was machine-written, and it rated several of them as likely written by AI.
In his August 27 decision, the arbitrator upheld the firing, found no age discrimination and gave “no weight” to the AI claim, though he called the errors in the evaluations “troubling.” To judge GPTZero, he asked two chatbots, OpenAI’s GPT-5.4 and Anthropic’s Claude Opus 5, to describe it, and their answers said it is not always accurate. Neither side was told about this research, so Apollos could not challenge it. Her lawsuit, filed September 28 in Suffolk County Superior Court, calls this misconduct and asks for a new hearing before a different arbitrator. The district has until January 26 to answer.
Una exmaestra de preescolar de Concord, Massachusetts, pide a un tribunal estatal que anule el laudo arbitral que confirmó su despido, porque el árbitro usó chatbots de IA para resolver una duda sobre IA sin avisar a ninguna de las partes. Christine Apollos enseñó durante más de 20 años en la escuela primaria Thoreau y fue despedida en 2025. Sostiene que su director, Justin Sparks, usó IA para redactar la evaluación que recomendó su despido y que el documento cita apartados de la guía de calificación docente que no existen. El distrito y Sparks afirman que solo se usó un corrector gramatical con IA y que el despido llegó tras una serie de evaluaciones flojas. Durante el arbitraje, Apollos pasó los informes por GPTZero, un programa que calcula si un texto fue escrito por una máquina, y este señaló varios como probablemente redactados con IA.
En su decisión del 27 de agosto, el árbitro confirmó el despido, descartó la discriminación por edad y no dio «ningún peso» a la acusación sobre la IA, aunque calificó de «preocupantes» los errores de las evaluaciones. Para valorar GPTZero, pidió a dos chatbots, GPT-5.4 de OpenAI y Claude Opus 5 de Anthropic, que lo describieran, y sus respuestas indicaron que no siempre acierta. Ninguna de las partes supo de esa consulta, así que Apollos no pudo rebatirla. Su demanda, presentada el 28 de septiembre ante el Tribunal Superior del condado de Suffolk, la califica de conducta indebida y pide una nueva audiencia ante otro árbitro. El distrito tiene hasta el 26 de enero para responder.
Microsoft researchers reported in the journal Science on October 22 that their diagnostic system solved 83.2% of 304 difficult medical cases, while general physicians working alone solved 36.1% with textbooks and online references and 22.3% without them. The cases came from teaching case reports in The New England Journal of Medicine. The system, called MAI-DxO, coordinates several AI programs that play different roles, like a panel of doctors. It never sees the whole file at once. It asks questions, orders tests and gets each answer from a separate program that releases information only when asked. On 325 emergency room cases taken from hospital records, it reached about 80% accuracy, against 47% for the physicians.
The authors list the limits of the comparison themselves. The doctors were generalists working alone, without specialists or hospital teams, and every case was a written file with no scans or tissue slides and no patient in the room. Most of the gain came from the underlying model, since OpenAI’s GPT-5 alone scored about 79%. Using standard U.S. prices, its most accurate setting spent $5,431 per case, above the $4,725 spent by physicians, while a cheaper setting reached 80.9% for $2,241. All the authors work for Microsoft. The next step is a study at Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston, where patients who agree will use the system during normal care and its conclusions will be compared with their doctors’.
Investigadores de Microsoft informaron el 22 de octubre en la revista Science que su sistema de diagnóstico resolvió el 83,2 % de 304 casos médicos difíciles, mientras que médicos generales que trabajaban solos acertaron el 36,1 % con libros y búsquedas en internet, y el 22,3 % sin ellos. Los casos venían de informes clínicos docentes de The New England Journal of Medicine. El sistema, llamado MAI-DxO, coordina varios programas de IA que cumplen funciones distintas, como un equipo de médicos. Nunca ve el expediente completo de una vez. Hace preguntas, pide pruebas y recibe cada dato de otro programa que solo lo entrega si se le pide. En 325 casos de urgencias tomados de registros hospitalarios alcanzó cerca de un 80 % de aciertos, frente al 47 % de los médicos.
Los propios autores enumeran los límites de la comparación. Los médicos eran generalistas aislados, sin especialistas ni equipos hospitalarios, y cada caso era un expediente escrito, sin imágenes ni muestras de tejido y sin un paciente delante. La mayor parte de la mejora vino del modelo de base, ya que GPT-5, de OpenAI, obtuvo por sí solo cerca de un 79 %. Con precios estándar de Estados Unidos, su versión más precisa gastó 5.431 dólares por caso, por encima de los 4.725 de los médicos y una configuración más barata llegó al 80,9 % con 2.241 dólares. Todos los autores trabajan para Microsoft. El siguiente paso es un estudio en el Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, donde los pacientes que acepten usarán el sistema durante su atención habitual para comparar sus conclusiones con las de sus médicos.
On Thursday, a federal appeals court took a Mississippi case away from the judge who had been handling it, after concluding that his rulings were marred by errors produced with artificial intelligence. The case is about a 2025 state law that bans diversity, equity and inclusion programs in public schools and universities. Teachers, professors, students and the Mississippi Association of Educators sued, and in the summer of 2025 Judge Henry Wingate blocked the law. His first order named people who were not part of the lawsuit, pointed to statements that did not exist in the case file and misquoted the law itself. Wingate later said a law clerk had used Perplexity, a chatbot that searches the web and writes answers, as a “foundational drafting assistant,” and that a draft was filed before anyone in his office had checked it.
A three-judge panel of the Fifth Circuit Court of Appeals canceled the later order that kept the law on hold and sent the case to a different judge. Judge Jerry Smith, who wrote the decision, pointed to the AI mistakes and the errors of law in Wingate’s rulings. The state had argued that an invented case citation survived even in the corrected version. The appeals court did not decide whether the law itself is constitutional. That question now goes to a new judge, and while it is argued again, the ban is no longer blocked in Mississippi’s schools and colleges.
El jueves, un tribunal federal de apelaciones le quitó un caso de Mississippi al juez que lo llevaba, tras concluir que sus resoluciones estaban plagadas de errores producidos con inteligencia artificial. El caso gira en torno a una ley estatal de 2025 que prohíbe los programas de diversidad, equidad e inclusión en escuelas y universidades públicas. Docentes, profesores universitarios, estudiantes y la Mississippi Association of Educators demandaron, y en el verano de 2025 el juez Henry Wingate bloqueó la ley. Su primera orden mencionaba a personas que no formaban parte de la demanda, citaba declaraciones que no existían en el expediente y reproducía mal el texto de la propia ley. Wingate explicó después que un asistente judicial había usado Perplexity, un chatbot que busca en internet y redacta respuestas, como «asistente básico de redacción», y que se presentó un borrador antes de que nadie en su despacho lo revisara.
Un panel de tres jueces del Tribunal de Apelaciones del Quinto Circuito anuló la orden posterior que mantenía la ley en suspenso y envió el caso a otro juez. El juez Jerry Smith, autor de la decisión, señaló los errores de la IA y los fallos jurídicos en las resoluciones de Wingate. El estado había alegado que una cita de un caso inventado seguía presente incluso en la versión corregida. El tribunal no decidió si la ley es constitucional. Esa cuestión pasa ahora a un nuevo juez y, mientras se vuelve a discutir, la prohibición ya no está bloqueada en las escuelas y universidades de Mississippi.
In a busy emergency room, someone has to decide who gets seen first. Hospitals are starting to test AI programs for that job, and a study from UT Southwestern Medical Center, published this week in npj Digital Medicine, shows how easily those programs can get it wrong. Researchers used real records from the emergency departments at Stanford and at Beth Israel Deaconess in Boston. They paired patients who looked equally sick when they arrived, knowing that one of each pair later got worse. Then they asked three AI models which patient should come first. On their own, the models usually chose correctly.
The results changed when the researchers added a single detail to one patient’s file. A line such as “17 visits in the past 12 months,” or a history of psychiatric emergencies, made the models more likely to move that person down the list, even when that was the patient about to get worse. In some tests, close to one in ten patients was wrongly downgraded. Emergency staff sometimes call these patients “frequent flyers,” and many keep coming back because they are chronically ill, have no regular doctor or have nowhere else to go. The experiment used past records, so no real patient was harmed. Dr. Philip Jarrett, the study’s lead author, says each hospital should check these tools against its own past patients before letting them help decide who waits.
En una sala de urgencias llena, alguien tiene que decidir a quién se atiende primero. Los hospitales empiezan a probar programas de inteligencia artificial para esa tarea, y un estudio del UT Southwestern Medical Center, publicado esta semana en npj Digital Medicine, muestra con qué facilidad pueden equivocarse. Los investigadores usaron historiales reales de las urgencias de Stanford y del Beth Israel Deaconess de Boston. Formaron parejas de pacientes que parecían igual de graves al llegar, sabiendo que uno de cada pareja empeoró después. Luego pidieron a tres modelos de IA que eligieran a quién atender antes. Sin más datos, los modelos solían acertar.
El resultado cambió cuando los investigadores añadieron un solo dato al expediente de uno de los pacientes. Una línea como «17 visitas en los últimos 12 meses», o un historial de urgencias psiquiátricas, hizo que los modelos tendieran a bajarlo en la lista, incluso cuando era el paciente que estaba a punto de empeorar. En algunas pruebas, casi uno de cada diez pacientes quedó relegado por error. En las urgencias de Estados Unidos a veces los llaman frequent flyers, y muchos vuelven una y otra vez porque tienen enfermedades crónicas, no cuentan con un médico de cabecera o no tienen otro lugar adonde ir. El experimento usó historiales pasados, así que ningún paciente real sufrió daño. El doctor Philip Jarrett, autor principal del estudio, dice que cada hospital debería comprobar estas herramientas con sus propios pacientes anteriores antes de dejar que ayuden a decidir quién espera.
