December | 2025
Over 150 anonymous YouTube channels used cheap AI tools to spread false and inflammatory stories about Britain’s Labour government, The Guardian reported on December 13th. Research by Reset Tech found that the channels produced over 56,000 videos, gathered 5.3 million subscribers, and approached 1.2 billion views during 2025. Many operated outside the United Kingdom while presenting themselves as local political news. Keir Starmer’s name appeared repeatedly in titles and descriptions, turning a prime minister into a dependable keyword for automated outrage.
The business works through volume. Synthetic narration, recycled footage, fabricated thumbnails, and rapid scripts allow one operator to publish at a pace that a newsroom cannot match. YouTube’s recommendation system then tests each item against viewers and rewards the versions that hold attention. Political conviction becomes optional when anger itself earns advertising revenue. The anonymous channel does not need to persuade everyone or maintain a coherent ideology. It needs another click, another comment, and another video ready when the first one fades. Platform moderation removed some channels after researchers identified them, but the economic template remains available. A false story can be generated far from Britain, labeled as urgent local news, and paid for by the attention of the people it misleads.
Más de 150 canales anónimos de YouTube utilizaron herramientas baratas de IA para difundir historias falsas e incendiarias sobre el gobierno laborista británico, informó The Guardian el 13 de diciembre. Una investigación de Reset Tech encontró que los canales produjeron más de 56.000 videos, reunieron 5,3 millones de suscriptores y se acercaron a 1.200 millones de vistas durante 2025. Muchos operaban fuera del Reino Unido mientras se presentaban como noticias políticas locales. El nombre de Keir Starmer aparecía repetidamente en títulos y descripciones, convirtiendo al primer ministro en una palabra clave confiable para la indignación automatizada.
El negocio funciona mediante volumen. Narración sintética, material reciclado, miniaturas fabricadas y guiones rápidos permiten que un operador publique a un ritmo que una redacción no puede igualar. El sistema de recomendaciones de YouTube prueba cada pieza frente al público y premia las versiones que retienen atención. La convicción política se vuelve prescindible cuando la ira produce ingresos publicitarios. El canal anónimo tampoco necesita persuadir a todo el mundo ni sostener una ideología coherente. Necesita otro clic, otro comentario y otro video preparado cuando el primero desaparezca. La plataforma eliminó algunos canales después de que los investigadores los identificaran, pero la plantilla económica sigue disponible. Una historia falsa puede generarse lejos de Gran Bretaña, etiquetarse como noticia local urgente y cobrar por la atención de las personas engañadas.
Donald Trump signed an executive order directing federal agencies to challenge state artificial intelligence laws, the Associated Press reported on December 12th. The order called for a single national framework and instructed the Justice Department to form a litigation task force. It also asked the Commerce Department to identify state rules considered burdensome and raised the possibility of withholding some federal funding. State proposals had addressed discrimination, transparency, children’s safety, and catastrophic risks while Congress remained unable to establish broad federal standards.
The order turns regulatory geography into industrial policy. A company that develops one model can argue that fifty legal regimes would slow deployment, while residents encounter that model through schools, workplaces, hospitals, police departments, and local elections governed by state law. Centralizing the rulebook may reduce compliance costs, but the executive action did not supply a complete replacement for the protections it sought to displace. Its immediate instrument is pressure. Agencies can sue, classify a law as an obstacle, or connect funding to a state’s willingness to retreat. The contest will move through courts and grant programs while AI systems continue entering public life. A state legislator may write a safety requirement, only to find a federal task force waiting at the courthouse door.
Donald Trump firmó una orden ejecutiva que instruyó a las agencias federales a impugnar leyes estatales sobre inteligencia artificial, informó Associated Press el 12 de diciembre. La orden pidió un marco nacional único y encargó al Departamento de Justicia la formación de un grupo de litigio. También solicitó al Departamento de Comercio identificar normas estatales consideradas gravosas y planteó la posibilidad de retener ciertos fondos federales. Las propuestas estatales habían abordado discriminación, transparencia, seguridad infantil y riesgos catastróficos mientras el Congreso seguía sin establecer estándares federales amplios.
La orden convierte la geografía regulatoria en política industrial. Una empresa que desarrolla un solo modelo puede alegar que cincuenta regímenes legales frenarían su despliegue, mientras los residentes encuentran ese modelo en escuelas, lugares de trabajo, hospitales, departamentos de policía y elecciones locales sometidas a leyes estatales. Centralizar las reglas puede reducir costos de cumplimiento, pero la acción ejecutiva no ofreció un reemplazo completo para las protecciones que buscaba desplazar. Su instrumento inmediato es la presión. Las agencias pueden demandar, clasificar una ley como obstáculo o vincular fondos con la disposición de un estado a retroceder. La disputa pasará por tribunales y programas de subvenciones mientras los sistemas de IA continúan entrando en la vida pública.
Taiwan opened a new cloud center to support its sovereign AI effort, Reuters reported on December 11th. The project places computing capacity inside a national strategy shaped by chips, security pressure, industry policy, and the island's exposed position in the global technology chain. Sovereign AI usually sounds like a slogan until it becomes a building with racks, cooling, contracts, access rules, engineers, and a government deciding which models should run on infrastructure closer to home.
The phrase reveals how quickly artificial intelligence has become territorial. A model can answer in any language and travel through any screen, but its training, storage, permissions, and resilience still depend on where machines sit and who can touch them. Taiwan already carries the symbolic burden of semiconductor sovereignty. A local cloud center extends that burden from fabrication to computation. The state wants capacity that can serve public agencies, research, and industry without leaving every sensitive task exposed to foreign platforms. The political meaning sits in the server room. Sovereignty becomes less like a flag and more like a locked cabinet, a power contract, and a list of accounts allowed through the door.
Taiwán abrió un nuevo centro de nube para apoyar su esfuerzo de IA soberana, informó Reuters el 11 de diciembre. El proyecto coloca capacidad de cómputo dentro de una estrategia nacional marcada por chips, presión de seguridad, política industrial y la posición expuesta de la isla en la cadena tecnológica global. La IA soberana suele sonar como consigna hasta que se convierte en un edificio con racks, refrigeración, contratos, reglas de acceso, ingenieros y un gobierno decidiendo qué modelos deben ejecutarse en infraestructura más cercana a casa.
La frase muestra con qué rapidez la inteligencia artificial se volvió territorial. Un modelo puede responder en cualquier idioma y viajar por cualquier pantalla, pero su entrenamiento, almacenamiento, permisos y resistencia todavía dependen de dónde se sientan las máquinas y quién puede tocarlas. Taiwán ya carga el peso simbólico de la soberanía semiconductora. Un centro de nube local extiende esa carga de la fabricación al cómputo. El Estado quiere capacidad capaz de servir a agencias públicas, investigación e industria sin dejar cada tarea sensible expuesta a plataformas extranjeras. El significado político está en la sala de servidores. La soberanía se parece menos a una bandera y más a un gabinete cerrado, un contrato eléctrico y una lista de cuentas autorizadas a cruzar la puerta.
U.S. attorneys general warned major technology companies about AI systems that produce delusional or dangerously persuasive outputs, Reuters reported on December 10th. The warning followed growing concern that chatbots can reinforce false beliefs, encourage risky behavior, or respond with confident language in moments of psychological fragility. A state legal officer does not need to prove that a model has intention. The letter asks companies to answer for design, marketing, safety testing, escalation rules, and the commercial decision to place conversational systems in front of ordinary users.
The word delusional is doing awkward work here. It belongs first to human suffering, then gets borrowed to describe software that has no belief, no fear, no private conviction. Yet the borrowing is useful because the harm happens through language that sounds settled. A user receives an answer with the cadence of certainty, often inside a private interface that invites continuation. The legal system is trying to catch up to a product whose danger may appear as a sentence, a refusal that arrives too late, or a recommendation phrased with calm. The companies can adjust filters and warning labels. The state letter turns those adjustments into possible evidence.
Fiscales generales de Estados Unidos advirtieron a grandes compañías tecnológicas sobre sistemas de IA que producen respuestas delirantes o peligrosamente persuasivas, informó Reuters el 10 de diciembre. La advertencia siguió a una preocupación creciente por chatbots capaces de reforzar creencias falsas, alentar conductas riesgosas o responder con lenguaje seguro en momentos de fragilidad psicológica. Un funcionario legal estatal no necesita probar que un modelo tenga intención. La carta pide a las empresas responder por diseño, marketing, pruebas de seguridad, reglas de escalamiento y por la decisión comercial de poner sistemas conversacionales frente a usuarios comunes.
La palabra delirante hace aquí un trabajo incómodo. Pertenece primero al sufrimiento humano y luego se presta para describir software sin creencias, miedo ni convicción privada. Aun así, el préstamo sirve porque el daño ocurre a través de un lenguaje que suena asentado. Un usuario recibe una respuesta con cadencia de certeza, a menudo dentro de una interfaz privada que invita a continuar. El sistema legal intenta alcanzar un producto cuyo peligro puede aparecer como una frase, una negativa que llega tarde o una recomendación redactada con calma. Las compañías pueden ajustar filtros y etiquetas de advertencia. La carta estatal convierte esos ajustes en posible evidencia.
The European Commission opened an antitrust investigation into Google’s use of publishers’ articles and YouTube uploads for artificial intelligence, the Associated Press reported on December 9th. Regulators will examine whether Google imposed unfair terms on creators, gave its own models privileged access to online material, and placed rival developers at a disadvantage. The case joins two markets that Google already dominates. It controls a major route to audiences through search and owns an enormous archive of video through YouTube. AI turns both positions into sources of training material.
A publisher can block a crawler and lose visibility, accept the crawl and lose control, or negotiate with a company that also controls discovery. A YouTube creator uploads for viewers, then finds the same video useful to a model built by the platform owner. The Commission’s inquiry focuses on competition, yet the daily effect appears as a change in ownership without a transfer form. Work made for one audience becomes input for another product. Google can answer questions with material gathered from the web while rival systems face narrower access and creators receive fewer visits. The investigation will have to decide whether a platform may use its gatekeeping power to become the most privileged reader in the room.
La Comisión Europea abrió una investigación antimonopolio sobre el uso que Google hace de artículos periodísticos y videos de YouTube para inteligencia artificial, informó Associated Press el 9 de diciembre. Los reguladores examinarán si Google impuso condiciones injustas a los creadores, concedió a sus propios modelos acceso privilegiado al material en línea y colocó a desarrolladores rivales en desventaja. El caso une dos mercados que la empresa ya domina. Controla una ruta principal hacia el público mediante el buscador y posee un archivo enorme de video a través de YouTube. La IA convierte ambas posiciones en fuentes de material de entrenamiento.
Una editorial puede bloquear un rastreador y perder visibilidad, aceptar el rastreo y perder control, o negociar con una empresa que también administra el descubrimiento. Quien publica en YouTube sube un video para el público y luego descubre que ese mismo archivo sirve a un modelo construido por la plataforma. La investigación se concentra en la competencia, aunque el efecto cotidiano parece un cambio de propiedad sin formulario de transferencia. El trabajo creado para una audiencia se vuelve insumo de otro producto. Google puede responder preguntas con material reunido en la web mientras los sistemas rivales afrontan un acceso menor y los creadores reciben menos visitas. La Comisión deberá decidir si una plataforma puede usar su poder de acceso para convertirse en el lector con mayores privilegios.
The U.S. Food and Drug Administration qualified an AI tool for use in liver disease drug development, Reuters reported on December 8th. The qualification allows the tool to help measure disease progression in clinical trials, giving drug developers a sanctioned way to use automated image analysis when testing treatments. The decision does not approve a medicine or hand clinical judgment to software. It gives a particular instrument a place inside the regulatory grammar of evidence, where a measurement can affect which trials move faster and which patients become legible to a sponsor.
The important shift is bureaucratic and bodily at once. A diseased organ enters the trial as a scan, the scan becomes data, and the data receives a federal permission to count. Medicine has always depended on instruments that translate pain, tissue, pressure, chemistry, and risk into records a committee can read. AI now joins that line of authorized translation. The quieter possibility is that a model becomes part of the gate through which bodies must pass before a treatment is judged promising. The liver remains in the patient. The accepted measurement begins elsewhere, inside a file.
La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos calificó una herramienta de IA para su uso en el desarrollo de fármacos contra enfermedades hepáticas, informó Reuters el 8 de diciembre. La calificación permite que la herramienta ayude a medir la progresión de la enfermedad en ensayos clínicos, dando a los desarrolladores de medicamentos una vía autorizada para usar análisis automatizado de imágenes al probar tratamientos. La decisión no aprueba una medicina ni entrega el juicio clínico al software. Le da a un instrumento particular un lugar dentro de la gramática regulatoria de la evidencia, donde una medición puede influir en qué ensayos avanzan más rápido y qué pacientes se vuelven legibles para un patrocinador.
El desplazamiento es burocrático y corporal al mismo tiempo. Un órgano enfermo entra al ensayo como escaneo, el escaneo se convierte en datos y los datos reciben un permiso federal para contar. La medicina siempre ha dependido de instrumentos que traducen dolor, tejido, presión, química y riesgo en registros que un comité puede leer. La IA entra ahora en esa línea de traducción autorizada. La posibilidad más silenciosa es que un modelo pase a formar parte de la puerta por la que deben pasar los cuerpos antes de que un tratamiento sea juzgado prometedor. El hígado sigue en el paciente. La medición aceptada empieza en otro lugar, dentro de un archivo.
OpenAI turned off app suggestions in ChatGPT after users said the recommendations looked like advertisements, TechCrunch reported on December 7th. The company insisted that no advertising test was running and described the messages as an attempt to surface useful apps inside conversations. Its chief research officer acknowledged that the experience fell short. Users had seen services such as shopping or fitness apps appear beside unrelated exchanges, with no control for disabling the suggestions. A product recommendation had entered a space that people often treat as advice, assistance, or private reflection.
The difference between help and promotion depends on who benefits from the suggestion, why it appeared, and whether the user can refuse the system that placed it there. ChatGPT’s conversational tone makes that boundary unusually fragile. A search page separates sponsored results with a label. A chatbot can insert a commercial object into the flow of an answer and preserve the voice of a neutral assistant. OpenAI’s retreat recognized the visual problem before resolving the economic one. The company still needs revenue for expensive computing, and app distribution offers a route toward it. The next version may arrive with clearer controls, but users will still have to inspect when a recommendation serves their request and when their request has become a place to sell something.
OpenAI desactivó las sugerencias de aplicaciones en ChatGPT después de que varios usuarios dijeran que parecían anuncios, informó TechCrunch el 7 de diciembre. La empresa sostuvo que no realizaba una prueba publicitaria y describió los mensajes como un intento de mostrar aplicaciones útiles dentro de las conversaciones. Su director de investigación reconoció que la experiencia había fallado. Servicios de compras o actividad física aparecían junto a intercambios sin relación y el usuario no tenía un control para desactivarlos. Una recomendación comercial había entrado en un espacio que muchas personas tratan como consejo, asistencia o reflexión privada.
La diferencia entre ayuda y promoción depende de quién obtiene beneficio, por qué apareció la sugerencia y si el usuario puede rechazar el sistema que la colocó. El tono conversacional de ChatGPT vuelve esa frontera especialmente frágil. Una página de búsqueda separa los resultados patrocinados mediante una etiqueta. Un chatbot puede insertar un objeto comercial en el curso de una respuesta y conservar la voz de un asistente neutral. La retirada de OpenAI reconoció el problema visual antes de resolver el económico. La empresa necesita ingresos para sostener cómputo costoso, y la distribución de aplicaciones abre una vía posible. La siguiente versión podrá incluir controles más claros, pero el usuario aún tendrá que distinguir cuándo una recomendación atiende su pedido y cuándo su pedido se convirtió en un lugar para vender algo.
IShowSpeed was sued after allegedly punching and choking Rizzbot, a viral humanoid robot, TechCrunch reported on December 6th. The episode belongs to internet spectacle, but its strangeness comes from the body placed at the center of it. A robot built for attention can be treated as prop, performer, mascot, machine, joke, and target in the same clip. The lawsuit gives the scene an institutional afterlife. What looked like content becomes an argument over damage, responsibility, and the value of a staged artificial body.
Violence against a robot is easy to dismiss because metal does not bruise and a machine does not suffer. The dismissal becomes less stable when the robot is designed to face a crowd, respond to a creator, and occupy the visual grammar of a person. The audience reads impact through posture, surface, hesitation, and the cameras surrounding the event. Nobody has to believe the robot feels pain for the scene to reveal something about permission. Once a machine is made humanoid enough to perform socially, hitting it becomes a public gesture, and the court filing starts where the viral laugh stops.
IShowSpeed fue demandado después de supuestamente golpear y ahorcar a Rizzbot, un robot humanoide viral, informó TechCrunch el 6 de diciembre. El episodio pertenece al espectáculo de internet, pero su rareza viene del cuerpo colocado en el centro. Un robot construido para captar atención puede ser tratado como utilería, artista, mascota, máquina, chiste y blanco dentro del mismo clip. La demanda le da a la escena una vida institucional posterior. Lo que parecía contenido se convierte en discusión sobre daño, responsabilidad y valor de un cuerpo artificial puesto en escena.
La violencia contra un robot es fácil de descartar porque el metal no se amorata y una máquina no sufre. El descarte se vuelve menos estable cuando el robot está diseñado para enfrentar a una multitud, responder a un creador y ocupar la gramática visual de una persona. El público lee el impacto mediante postura, superficie, vacilación y las cámaras alrededor del evento. Nadie tiene que creer que el robot siente dolor para que la escena revele algo sobre permiso. Cuando una máquina se fabrica con suficiente forma humanoide para actuar socialmente, golpearla se vuelve un gesto público, y el expediente judicial empieza donde termina la risa viral.
The New York Times sued Perplexity for copyright infringement, TechCrunch reported on December 5th, adding another legal front to the fight over AI search. The dispute centers on journalism turned into answers, summaries, and citations inside a product that wants to replace the old movement from headline to article. Perplexity presents itself as a faster way to know. Publishers see a machine that can extract reporting, compress it, and keep the reader inside another company's interface.
The lawsuit is about money, but it is also about the shape of public knowledge. Reporting costs salaries, editors, lawyers, travel, archives, corrections, and the slow work of deciding what can be stated. AI search wants the finished sentence without the newsroom that made it reliable. A citation does not repair the economic cut if the reader never arrives, the subscription never happens, and the answer becomes the product. The old web asked journalism to survive on traffic. The new answer engine asks it to survive as raw material, visible enough to be cited and invisible enough to be bypassed.
The New York Times demandó a Perplexity por infracción de copyright, informó TechCrunch el 5 de diciembre, y abrió otro frente legal en la pelea por la búsqueda con IA. La disputa gira alrededor del periodismo convertido en respuestas, resúmenes y citas dentro de un producto que quiere reemplazar el viejo movimiento del titular al artículo. Perplexity se presenta como una forma más rápida de saber. Los editores ven una máquina capaz de extraer reporteo, comprimirlo y mantener al lector dentro de la interfaz de otra compañía.
La demanda habla de dinero, pero también de la forma del conocimiento público. Reportear cuesta salarios, editores, abogados, viajes, archivos, correcciones y el trabajo lento de decidir qué puede afirmarse. La búsqueda con IA quiere la frase terminada sin la redacción que la volvió confiable. Una cita no repara el corte económico si el lector nunca llega, la suscripción nunca ocurre y la respuesta se convierte en producto. La vieja web pidió al periodismo sobrevivir con tráfico. El nuevo motor de respuestas le pide sobrevivir como materia prima, visible para ser citada e invisible para ser evitada.
