GatGPT, una inteligencia artificial especializada en armas de fuego, ha participado en el diseño de una pistola impresa en 3D llamada WASP. El prototipo consiguió disparar munición real durante unas pruebas en Austin, Texas, aunque también presentó fallos que ponen en duda su fiabilidad.
El proyecto está vinculado a Cody Wilson, fundador de Defense Distributed y conocido por desarrollar la pistola Liberator, una de las primeras armas funcionales fabricadas mediante impresión 3D que alcanzaron notoriedad en 2013.
Según The Verge, el experimento busca demostrar cómo una IA especializada puede participar en el diseño de armas a partir de instrucciones en lenguaje natural.
GatGPT genera diseños de armas mediante IA
El modelo utiliza información de DEFCAD, un repositorio de diseños digitales de armas asociado a Wilson. A partir de las indicaciones de un empleado de Defense Distributed, generó una propuesta que posteriormente fue revisada por una persona antes de fabricar el prototipo.
Por tanto, el arma no fue diseñada ni construida de manera completamente autónoma: el proceso requirió intervención humana en distintas etapas.
Durante las pruebas, la WASP falló en el primer intento y disparó en los dos siguientes, según el reportaje de The Verge. Los resultados no permiten determinar su durabilidad ni garantizar que funcione de forma segura y consistente.
El proyecto reabre el debate sobre las armas impresas en 3D
La iniciativa plantea preocupaciones sobre las llamadas ghost guns, armas de fabricación particular que pueden carecer de número de serie y ser más difíciles de rastrear.
La combinación de inteligencia artificial e impresión 3D podría facilitar el acceso al diseño de armas a personas sin conocimientos técnicos avanzados. Sin embargo, el prototipo no demuestra que fabricar un arma funcional y fiable sea tan sencillo como introducir una instrucción en un chatbot.
El caso de GatGPT también evidencia que los modelos especializados pueden aplicarse a tareas con consecuencias físicas, más allá de generar textos, imágenes o código. El principal desafío será establecer cómo limitar los posibles riesgos de estas tecnologías sin ignorar sus aplicaciones legítimas en ingeniería y diseño.
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