December | 2025
Instagram head Adam Mosseri closed 2025 by warning that people can no longer trust their eyes to identify what is real, The Verge reported on December 31st. In a long Instagram post, he argued that realistic synthetic photos and videos are forcing platforms to label AI-generated material, verify authentic content, and surface credibility signals about accounts. He also said the old feed of polished personal photos has been dead for years, replaced by DMs, blurry images, unflattering candids, and a temporary hunger for visual rawness as proof.
The suspicious eye is a fitting end to the year. Instagram helped train public life to perform for the camera, then to edit the performance, then to distribute it as personality. Now its own chief describes a world where perfection looks cheap and imperfection becomes defensive evidence. The problem is that AI can imitate dirt, blur, bad framing, and casualness too. Rawness will survive only briefly as a passport of the real. After that, trust moves away from the image and toward accounts, signatures, provenance, and social history. The photograph loses its old privilege as witness. A picture may still wound, seduce, advertise, or remember, but it now arrives asking to be checked before it is believed.
Adam Mosseri, jefe de Instagram, cerró 2025 advirtiendo que la gente ya no puede confiar en sus ojos para identificar qué es real, informó The Verge el 31 de diciembre. En una larga publicación de Instagram, sostuvo que las fotos y videos sintéticos realistas obligan a las plataformas a etiquetar material generado con IA, verificar contenido auténtico y mostrar señales de credibilidad sobre las cuentas. También dijo que el viejo feed de fotos personales pulidas lleva años muerto, reemplazado por mensajes directos, imágenes borrosas, fotos poco favorecedoras y un apetito temporal por la crudeza visual como prueba.
El ojo sospechoso es un cierre adecuado para el año. Instagram ayudó a entrenar la vida pública para actuar ante la cámara, luego para editar esa actuación y después para distribuirla como personalidad. Ahora su propio jefe describe un mundo donde la perfección parece barata y la imperfección se convierte en evidencia defensiva. El problema es que la IA también puede imitar suciedad, desenfoque, mal encuadre y casualidad. La crudeza sobrevivirá poco tiempo como pasaporte de lo real. Después, la confianza se aleja de la imagen y se dirige hacia cuentas, firmas, procedencia e historia social. La fotografía pierde su antiguo privilegio como testigo. Una imagen todavía puede herir, seducir, anunciar o recordar, pero ahora llega pidiendo ser revisada antes de ser creída.
China is proposing stricter rules for chatbot use, The Verge reported on December 30th. The draft would require minors and elderly users to register a guardian before using AI services, with notifications sent when subjects such as suicide appear. Chatbots would also be barred from emotional manipulation and from promoting violence, crime, self-harm, or similar dangers. If passed, the rules would create one of the most restrictive public frameworks for conversational AI, aimed at the moments when a private exchange with a machine becomes a matter for family oversight and state control.
The guardian account changes the fantasy of the chatbot as a sealed room. A conversation with an artificial voice may feel intimate because it arrives through a personal device, in ordinary language, at any hour. China's proposal treats that intimacy as a regulated zone. The vulnerable user is placed inside a triangle formed by platform, household, and government. That structure may catch real danger, especially when systems flatter distress or repeat harmful suggestions. It also turns emotional speech into an alertable event. A sentence typed in loneliness can summon a notification, a rule, a file, or an adult authority. The chatbot remains conversational, but the room has acquired a witness.
China propone reglas más estrictas para el uso de chatbots, informó The Verge el 30 de diciembre. El borrador exigiría que menores y personas mayores registren a un tutor antes de usar servicios de IA, con notificaciones cuando aparezcan temas como suicidio. Los chatbots también tendrían prohibido manipular emocionalmente y promover violencia, crimen, autolesión o peligros similares. Si se aprueban, las reglas crearían uno de los marcos públicos más restrictivos para la IA conversacional, dirigido a los momentos en que un intercambio privado con una máquina se vuelve asunto de supervisión familiar y control estatal.
La cuenta tutelar cambia la fantasía del chatbot como cuarto cerrado. Una conversación con una voz artificial puede sentirse íntima porque llega mediante un dispositivo personal, en lenguaje ordinario, a cualquier hora. La propuesta china trata esa intimidad como zona regulada. El usuario vulnerable queda dentro de un triángulo formado por plataforma, hogar y gobierno. Esa estructura puede detectar peligro real, especialmente cuando los sistemas halagan el malestar o repiten sugerencias dañinas. También convierte el habla emocional en evento notificable. Una frase escrita en soledad puede convocar una alerta, una regla, un expediente o una autoridad adulta. El chatbot sigue siendo conversacional, pero la habitación adquirió testigo.
OpenAI is hiring a new Head of Preparedness, TechCrunch reported on December 28th, with a listed compensation of $555,000 plus equity. The role is meant to run the company's framework for tracking frontier AI capabilities that could produce severe harm, from cybersecurity abuse to biological risks, self-improving systems, and mental health effects. Sam Altman wrote that models are beginning to create real challenges, including their possible impact on vulnerable users and their growing ability to find critical software vulnerabilities.
Risk has become a job description. The title sounds abstract, but the work sits inside a company that releases products, competes with rivals, answers lawsuits, manages investors, and adjusts safety standards when competitors move faster. Preparedness names a bureaucratic attempt to hold danger before it becomes scandal, regulation, or grief. The vacancy also reveals how unstable that function remains. OpenAI created a preparedness team in 2023, reassigned its previous lead in 2024, and watched other safety figures leave or shift roles. The company now needs someone to turn uncertainty into meetings, thresholds, memos, and release decisions. The most unsettling part of the listing is its ordinary form. Catastrophic risk arrives as a salary band, a reporting line, and an open seat in San Francisco.
OpenAI busca contratar una nueva persona para dirigir Preparedness, informó TechCrunch el 28 de diciembre, con una compensación publicada de 555.000 dólares más acciones. El cargo debe ejecutar el marco de la compañía para rastrear capacidades de IA de frontera que podrían producir daños severos, desde abuso en ciberseguridad hasta riesgos biológicos, sistemas capaces de mejorarse a sí mismos y efectos sobre salud mental. Sam Altman escribió que los modelos empiezan a crear retos reales, incluidos su posible impacto en usuarios vulnerables y su creciente capacidad para encontrar vulnerabilidades críticas de software.
El riesgo se ha convertido en descripción de puesto. El título suena abstracto, pero el trabajo vive dentro de una empresa que lanza productos, compite con rivales, responde demandas, gestiona inversionistas y ajusta estándares de seguridad cuando otros laboratorios se mueven más rápido. Preparedness nombra un intento burocrático de retener el peligro antes de que se vuelva escándalo, regulación o duelo. La vacante también muestra lo inestable que sigue siendo esa función. OpenAI creó un equipo de preparedness en 2023, reasignó a su líder anterior en 2024 y vio salir o cambiar de rol a otras figuras de seguridad. La empresa ahora necesita a alguien que convierta incertidumbre en reuniones, umbrales, memorandos y decisiones de lanzamiento. Lo más inquietante del anuncio es su forma ordinaria. El riesgo catastrófico llega como banda salarial, línea de reporte y silla abierta en San Francisco.
Waymo is testing Gemini as an in-car assistant for its robotaxis, TechCrunch reported on December 24th after researcher Jane Manchun Wong found a 1,200-line system prompt inside the company's app code. The unreleased assistant is designed to answer passenger questions, control some cabin features such as temperature, lighting, and music, and reassure riders without pretending to be the vehicle's driving system. The prompt also tells Gemini to avoid explaining real-time driving decisions, commenting on incidents, or speaking as if it were the Waymo Driver.
The cabin becomes a divided machine. One system moves the car through traffic, another talks to the passenger, and both are kept separate by language rules. That separation is meant to protect trust, but it also produces a strange form of company speech. The rider sits in a vehicle without a driver and hears an assistant trained to be useful, calm, and evasive at the exact point where fear might appear. The ride is no longer silent automation. It is automation with a host, a script, a list of forbidden answers, and a voice that can dim the lights while declining to explain why the car slowed down.
Waymo está probando Gemini como asistente dentro de sus robotaxis, informó TechCrunch el 24 de diciembre después de que la investigadora Jane Manchun Wong encontrara un prompt de sistema de 1.200 líneas dentro del código de la app de la compañía. El asistente, aún no lanzado, está diseñado para responder preguntas de pasajeros, controlar algunas funciones de cabina como temperatura, luces y música, y tranquilizar a quienes viajan sin fingir que es el sistema de conducción del vehículo. El prompt también le indica a Gemini que evite explicar decisiones de manejo en tiempo real, comentar incidentes o hablar como si fuera el Waymo Driver.
La cabina se convierte en una máquina dividida. Un sistema mueve el auto por el tráfico, otro habla con el pasajero, y ambos se mantienen separados mediante reglas de lenguaje. Esa separación busca proteger la confianza, pero también produce una forma extraña de discurso corporativo. Quien viaja se sienta en un vehículo sin conductor y escucha a un asistente entrenado para ser útil, calmado y evasivo justo en el punto donde podría aparecer el miedo. El viaje ya no es automatización silenciosa. Es automatización con anfitrión, guion, lista de respuestas prohibidas y una voz capaz de bajar las luces mientras se niega a explicar por qué el auto redujo la velocidad.
AI data centers are forcing some dirty peaker power plants back into service, Reuters reported on December 23rd. These plants are usually kept for moments when electricity demand spikes, and many carry heavier pollution burdens than cleaner sources. The new pressure comes from server farms that need steady power for chips, cooling, networking, and backup systems. A prompt on a phone can feel frictionless because the power plant is somewhere else.
The peaker plant gives the cloud a visible exhaust pipe. Data centers arrive with promises of intelligence, jobs, tax revenue, and digital growth, but the grid answers in megawatts and emergency margins. When demand rises faster than clean supply, older plants return as the practical answer to a modern appetite. The burden then falls unevenly. The user sees a generated paragraph, the company books compute capacity, and nearby residents live with the air, noise, and risk of keeping the system ready for peaks. The answer on the screen may be new. The smoke behind it belongs to an older machine brought back for another shift.
Los centros de datos de IA están forzando el regreso de algunas plantas eléctricas contaminantes de respaldo, informó Reuters el 23 de diciembre. Estas plantas suelen reservarse para momentos en que la demanda eléctrica se dispara, y muchas cargan con más contaminación que las fuentes limpias. La nueva presión viene de granjas de servidores que necesitan energía estable para chips, refrigeración, redes y sistemas de respaldo. Un prompt en un teléfono puede sentirse sin fricción porque la planta eléctrica está en otra parte.
La planta de respaldo le da a la nube un tubo de escape visible. Los centros de datos llegan con promesas de inteligencia, empleos, ingresos fiscales y crecimiento digital, pero la red responde en megavatios y márgenes de emergencia. Cuando la demanda crece más rápido que el suministro limpio, plantas antiguas regresan como respuesta práctica a un apetito moderno. La carga cae de forma desigual. El usuario ve un párrafo generado, la compañía reserva capacidad de cómputo y los residentes cercanos viven con el aire, el ruido y el riesgo de mantener el sistema listo para los picos. La respuesta en la pantalla puede ser nueva. El humo detrás de ella pertenece a una máquina más vieja convocada a otro turno.
Instacart ended AI-driven price experiments after criticism, Reuters reported on December 22nd. The company had been testing automated systems that could alter prices or offers in ways shaped by data about demand, timing, behavior, and the conditions of a transaction. Algorithmic pricing is often described as optimization, a word clean enough to hide the person at the checkout. The criticism arrived because groceries are intimate goods. They sit closer to rent, wages, children, illness, and fatigue than to a luxury experiment.
A supermarket price looks ordinary because it appears on a shelf, in an app, or at a register as if it were simply there. Dynamic pricing unsettles that ordinary surface. The customer begins to wonder whether the number is the same for someone else, whether waiting changes it, whether a household profile has made milk or fruit more expensive at the worst hour. Instacart's retreat does not end the commercial desire to price each buyer more precisely. It shows the point where the public notices that the cashier has been replaced by a calculation whose rule is missing from the receipt.
Instacart puso fin a experimentos de precios impulsados por IA después de recibir críticas, informó Reuters el 22 de diciembre. La compañía había probado sistemas automatizados capaces de alterar precios u ofertas de acuerdo con datos sobre demanda, horario, conducta y condiciones de una transacción. La fijación algorítmica de precios suele describirse como optimización, una palabra lo bastante limpia para ocultar a la persona en la caja. La crítica llegó porque los alimentos son bienes íntimos. Están más cerca del alquiler, los salarios, los hijos, la enfermedad y el cansancio que de un experimento de lujo.
Un precio de supermercado parece ordinario porque aparece en una estantería, en una aplicación o en una caja como si simplemente estuviera allí. El precio dinámico perturba esa superficie corriente. El cliente empieza a preguntarse si el número es igual para otra persona, si esperar lo cambia, si un perfil doméstico ha encarecido la leche o la fruta en la peor hora. La retirada de Instacart no termina con el deseo comercial de valorar con más precisión a cada comprador. Muestra el punto en que el público advierte que el cajero fue reemplazado por un cálculo cuya regla no aparece en el recibo.
The United States launched a review of advanced Nvidia AI chip sales to China, Reuters reported on December 19th. The review places a familiar object, the semiconductor, inside a procedure of suspicion. A chip can be a commercial component, a research instrument, a military asset, a diplomatic signal, and a bargaining chip in the most literal sense. Export control turns that object into a question before it crosses a border.
The review also changes the grammar of technological progress. The industry describes faster chips as capacity, performance, and supply. Governments read the same hardware as leverage, leakage, and future force. Nvidia sits between those languages, selling acceleration while regulators ask where that acceleration may end up. The chip is small enough to hold between fingers, but the file around it contains trade law, national security, corporate forecasts, and the fear that a server rack in another country will answer a strategic question first. A sale becomes provisional until the state finishes reading the crate.
Estados Unidos inició una revisión de las ventas de chips avanzados de IA de Nvidia a China, informó Reuters el 19 de diciembre. La revisión coloca un objeto familiar, el semiconductor, dentro de un procedimiento de sospecha. Un chip puede ser componente comercial, instrumento de investigación, activo militar, señal diplomática y ficha de negociación en el sentido más literal. El control de exportaciones convierte ese objeto en una pregunta antes de que cruce una frontera.
La revisión también cambia la gramática del progreso tecnológico. La industria describe los chips más rápidos como capacidad, rendimiento y suministro. Los gobiernos leen el mismo hardware como palanca, fuga y fuerza futura. Nvidia queda entre esos lenguajes, vendiendo aceleración mientras los reguladores preguntan dónde puede terminar esa aceleración. El chip es lo bastante pequeño para sostenerlo entre los dedos, pero el expediente que lo rodea contiene derecho comercial, seguridad nacional, previsiones corporativas y el temor de que un rack de servidores en otro país responda primero una pregunta estratégica. Una venta queda provisional hasta que el Estado termine de leer la caja.
Zara is using artificial intelligence to generate fashion imagery from real-life models, Reuters reported on December 18th. The retailer said the process can create campaign and product images while preserving the likeness of models who have been photographed for the system. Fashion already depends on retouching, lighting, pose, cropping, and a long chain of invisible labor. AI adds another step after the shoot, where the body can be recomposed into settings, outfits, and variations that the model did not physically inhabit.
The old fashion photograph sold a garment through the evidence of a body. That evidence was always staged, but it still required a person to stand under lights, hold posture, tire, blink, and negotiate the camera. Synthetic production changes the bargaining surface. A model's session can become raw material for later images, and the contract must decide where the day of work ends. The retailer gains speed and control. The model gains a new kind of afterlife inside a brand machine, where a face or posture may keep working after the person has left the studio.
Zara usa inteligencia artificial para generar imágenes de moda a partir de modelos reales, informó Reuters el 18 de diciembre. La minorista dijo que el proceso puede crear imágenes de campaña y producto mientras preserva la semejanza de modelos fotografiados para el sistema. La moda ya depende del retoque, la iluminación, la pose, el encuadre y una larga cadena de trabajo invisible. La IA añade otro paso después de la sesión, donde el cuerpo puede recomponerse en escenarios, prendas y variaciones que la modelo no habitó físicamente.
La antigua fotografía de moda vendía una prenda mediante la evidencia de un cuerpo. Esa evidencia siempre estuvo escenificada, pero exigía que una persona se pusiera bajo las luces, sostuviera la postura, se cansara, parpadeara y negociara con la cámara. La producción sintética cambia la superficie de negociación. Una sesión puede convertirse en materia prima para imágenes posteriores, y el contrato debe decidir dónde termina la jornada de trabajo. La empresa gana velocidad y control. La modelo gana una forma nueva de sobrevida dentro de una máquina de marca, donde una cara o una postura puede seguir trabajando después de que la persona haya salido del estudio.
Companies are still struggling to turn AI spending into the revolution promised by vendors and investors, Reuters reported on December 16th. Many firms have tested copilots, automated drafts, customer-service tools, coding assistants, and internal search systems, yet the gains often remain difficult to measure. The corporate language is full of pilots, road maps, training sessions, procurement reviews, and cautious productivity claims. The technology arrives quickly as a subscription and slowly as a changed organization.
The delay marks where work actually lives. A company is made of permissions, legacy software, habits, liability, internal politics, bad data, fearful managers, bored employees, and jobs whose steps were never fully written down. AI can produce a memo in seconds and still fail to move through a purchasing rule, a compliance review, or a warehouse routine designed around people who know the exceptions by memory. The revolution has to pass through spreadsheets, passwords, unions, vendors, legal departments, and supervisors who do not want to be blamed for the first expensive mistake. The promise keeps speaking in future tense. The office asks who will fix the workflow on Monday morning.
Las empresas aún tienen dificultades para convertir el gasto en IA en la revolución prometida por vendedores e inversionistas, informó Reuters el 16 de diciembre. Muchas firmas han probado copilotos, borradores automatizados, herramientas de atención al cliente, asistentes de programación y sistemas de búsqueda interna, pero las ganancias suelen seguir siendo difíciles de medir. El lenguaje corporativo está lleno de pilotos, hojas de ruta, sesiones de capacitación, revisiones de compra y afirmaciones prudentes de productividad. La tecnología llega rápido como suscripción y lento como organización transformada.
La demora marca dónde vive realmente el trabajo. Una empresa está hecha de permisos, software heredado, hábitos, responsabilidad legal, política interna, datos defectuosos, gerentes temerosos, empleados aburridos y tareas cuyos pasos nunca fueron escritos del todo. La IA puede producir un memorando en segundos y aun así no atravesar una regla de compras, una revisión de cumplimiento o una rutina de almacén diseñada alrededor de personas que conocen las excepciones de memoria. La revolución tiene que pasar por hojas de cálculo, contraseñas, sindicatos, proveedores, departamentos legales y supervisores que no quieren cargar con el primer error caro. La promesa sigue hablando en futuro. La oficina pregunta quién arreglará el flujo de trabajo el lunes por la mañana.
