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Varios países están estudiando prohibir las gafas inteligentes por el riesgo de que puedan grabar a otras personas o captar información confidencial sin que se advierta. Su uso ya está prohibido en determinados lugares, mientras que otras restricciones se consideran en diversos países.

Restricciones en espacios públicos y tribunales

Noruega se comprometió el 5 de octubre de 2026 a presentar un proyecto de ley para prohibir de forma temporal las gafas inteligentes en espacios públicos. Entre los lugares sujetos a esta consideración se incluyen los parques, las playas, los museos, los centros comerciales y los eventos deportivos. 

El Gobierno también está considerando incluir en la propuesta de normativa a las escuelas y los hospitales. El anuncio no equivale a una prohibición nacional en vigor: en agosto de 2026 se prohibió su uso en las escuelas de Oslo. 

En Australia, el Gobierno federal está reuniendo opiniones con respecto a limitar el uso de las gafas con cámara en sus lugares de trabajo. En septiembre, la ministra de la Función Pública, Katy Gallagher, le pidió consejo a la Comisión de la Función Pública sobre una posible prohibición en estos centros y las excepciones. En Inglaterra y Gales se han prohibido las gafas de Meta en los tribunales por las restricciones a hacer fotos y grabar vídeos en esos recintos.

En Xataka "Ya está resuelto". Meta admite que algunas de sus gafas inteligentes grababan conversaciones sin permiso

En los cines de Gran Bretaña está empezando a restringirse el empleo de gafas inteligentes con cámara, según una declaración de la UK Cinema Association, la asociación del sector. La entidad declaró el 20 de agosto que las preocupaciones sobre la privacidad y la piratería habían llevado a muchos operadores de cines a prohibir las gafas o, al menos, a limitar el uso de las gafas con cámara. Esta entidad explica que las gafas inteligentes pueden ayudar a personas con necesidades de accesibilidad.

El Sistema Unificado de Tribunales de Nueva York ha prohibido la entrada con gafas inteligentes a sus instalaciones desde el 20 de julio de 2026. Esta prohibición también se aplica a las gafas graduadas capaces de grabar sonido o vídeo. Los visitantes deben entregarlas al personal antes de acceder. El aviso de los tribunales insta a las personas que llevan gafas de corrección visual a traer otras gafas como sustituto.

También existe un encargo de un informe sobre la aceptación social de las gafas inteligentes en la UE y de la petición de la eurodiputada Veronika Cifrová Ostrihoňová para que Europa considere la cuestión.

El software y la responsabilidad de quien graba

Las precauciones contra las grabaciones indeseadas ya han llevado a reforzar los avisos de grabación. En la página de explicación de sus funciones, Meta explica que desactiva la cámara cuando detecta que el LED que indica la grabación está cubierto, desde la segunda generación de gafas, y que ha anunciado mejoras para detectar su manipulación o destrucción. Esta función se aplica a la captura de fotos y vídeos para guardarlos en la galería.

El control de las gafas en Australia también se extiende al software. El 7 de octubre, la Oficina del Comisionado Australiano de Información (OAIC) abrió una investigación formal sobre Shenzhen Qingcheng, fabricante de una aplicación que funciona con modelos económicos.

El nombre de la aplicación es HeyCyan, y las Anko de Kmart son un ejemplo de gafas inteligentes de bajo precio que la usan. La OAIC le había pedido a Qingcheng que explicara cómo podían grabar, quién podía acceder a la información grabada y dónde podría almacenarse, según el regulador. Qingcheng no respondió a esas consultas preliminares. La mera apertura de la investigación no prueba ninguna irregularidad.

En Xataka Las gafas inteligentes tienen una luz que avisa de que están grabando. Para la Agencia de Protección de Datos eso no basta

El Comité Europeo de Protección de Datos publicó el 13 de octubre de 2026 una declaración sobre las gafas inteligentes. El Comité explica que utilizar las gafas para publicar fotos en una cuenta pública o con fines profesionales puede hacer que uno sea responsable del tratamiento de los datos, de acuerdo con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Puede quedar excluida la aplicación del RGPD si una pareja graba a su cónyuge o un padre a su hijo, siempre que se trate de un uso estrictamente personal o privado. El Comité advirtió al mismo tiempo que pueden aplicarse otras leyes, tanto civiles como penales, o normas laborales. El Comité recordó además que quienes fabriquen o proporcionen el servicio, cuando actúen como responsables del tratamiento, seguirán sujetos a dichas obligaciones y no pueden trasladarlas a sus usuarios.

Se insta a proporcionar avisos que indiquen claramente que se está grabando. Aunque el dispositivo pueda utilizarse en un lugar, difundir públicamente el material grabado o utilizar las gafas para trabajar también puede generar obligaciones de protección de datos.

Imágenes | Xiaomi y RayBan con edición

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You.com launched Inference Router, an OpenAI-compatible API for 12 open-weight models with a 99.9% uptime SLA, zero data retention, 100% US hosting, server-side web search and no platform fee.

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El descontento ha sido tradicionalmente un factor que ha mermado la participación electoral de los árabes israelíes. Sin embargo, en estas elecciones existe un fuerte deseo de derrotar a la actual coalición gobernante de derecha.

arXiv:2610.27746v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Simulating economic responses at society scale requires agents whose decisions reflect household circumstances and the effects of earlier actions. We introduce S$^2$-MAS, a society-scale multi-agent simulation framework built on 500 million synthetic household personas grounded in real-survey data. Its Genese engine separates decisions from state updates, while reusable financial scenarios and application ledgers track consumption, cash, debt and payments. Trained with SFT + RLCD on 2.93 million examples, sharp-421m-mlx achieves 74.55% accuracy and 38.37% question-macro F1 on one-shot consumer financial-choice tasks derived from held-out survey responses. Its accuracy exceeds GLM-5.3-Flash, Jev 1.13, DeepSeek-V4.1-Flash, GPT-6-Luna and GPT-6-Astra in the common benchmark (full test for the first four; matched 500-group sample for Astra). We evaluate eight financial task families and simulate 12 million distinct household agents in paired purchase-funding conditions. Jointly raising purchase goals and approved credit limits increases consumption, with responses differing across age and income groups. Education, employment and household-size differences persist after age-income standardization and mainly reflect transitions from deferral to purchase. Asset and debt groups differ in cash drawdown, repayment and closing debt. A response-stratified 24-month panel varies purchase goals under a common credit product, with repayment and arrears updating subsequent offers. S$^2$-MAS links heterogeneous household decisions to evolving consumption, cash and repayment paths, supporting economic experiments across household groups, population scales and time horizons.

arXiv:2610.26821v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Despite advancements in automatic speech recognition systems (ASR), current systems exhibit speaker-attribute bias, i.e., their speech recognition performance is biased against certain speakers based on their demographic attributes such as gender, accents, and speaker type. However, accurately assessing speaker attribute bias in a given ASR system requires the availability of a bias evaluation dataset with comparable speech across subgroups of a speaker attribute. In this paper, we introduce African speech Bias Evaluation Dataset (AfriBED), a novel speech recognition bias evaluation dataset for two low resource African languages, Bemba and Nyanja, to detect and estimate gender and speaker-type bias for ASR systems. The dataset comprises 9 hours of speech with 3928 utterances recorded by 80 speakers for Bemba, while the Nyanja set includes 6260 utterances with approximately 18 hours of speech recorded by 127 speakers. The results of our baseline experiments demonstrate that the datasets are useful for examining gender and speaker-type attribute bias in the target languages.

arXiv:2610.26496v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Reinforcement learning for language models has moved from preference reward models to verifiable rewards, which sustain much longer optimization. Preference models are prone to reward hacking: the policy raises their score without improving response quality, or even while degrading it. Yet for open-ended tasks, where quality can neither be verified nor fully written down as rubrics, they remain valuable. We introduce Dynalize, which mitigates reward hacking online, during policy training. Periodically and asynchronously, a language model analyzes training rollouts and writes penalties for undesirable behaviors that the reward model appears to reward; a judge applies them to every rollout. In clinical counseling and creative writing, training on the reward model alone raises its score continuously but ultimately leads to a decline in external benchmarks; Dynalize sustains longer training and results in improved downstream performance. We find that our method suppresses patterns incentivized by preference models that, without penalties, spread to most responses, and even to the model's reasoning, which the reward model does not explicitly score. Furthermore, we show that its gains hold in multi-turn training, and even after we retrain the reward model on the discovered behaviors.