Informe detallado sobre el robo de criptomonedas: a la venta en la dark web por solo 105 dólares

marsbitXuất bản vào 2025-12-29Cập nhật gần nhất vào 2025-12-29

Tóm tắt

En un informe detallado sobre el robo de criptomonedas, se revela que los datos robados a través de ataques de phishing se venden por tan solo 105 dólares en la dark web. El análisis rastrea el flujo de estos datos, desde su recolección mediante métodos como correos electrónicos, bots de Telegram y paneles de administración automatizados, hasta su venta y uso en nuevos ataques. Los ciberdelincuentes buscan credenciales de cuentas en línea (88.5% de los casos), información personal (9.5%) y datos bancarios (2%). Estos datos se empaquetan, validan y venden en mercados clandestinos, donde su valor varía según su antigüedad, saldos asociados y nivel de seguridad. El informe enfatiza la importancia de usar contraseñas únicas, habilitar la autenticación multifactor y monitorear la huella digital para protegerse contra ataques dirigidos y robo de identidad.

Autor: Olga Altukhova Editor: far@Centreless

Compilación: Centreless X(Twitter)@Tocentreless

Un ataque de phishing típico generalmente implica que un usuario haga clic en un enlace fraudulento e ingrese sus credenciales en un sitio web falso. Sin embargo, el ataque está lejos de terminar en este punto. Una vez que la información confidencial cae en manos de los ciberdelincuentes, inmediatamente se convierte en una mercancía, entrando en la "línea de producción" de los mercados de la dark web.

En este artículo, rastrearemos la ruta de circulación de los datos robados: desde su recolección a través de varias herramientas (como bots de Telegram y paneles de administración avanzados), hasta la venta de los datos y su uso posterior en nuevos ataques. Exploraremos cómo los nombres de usuario y contraseñas alguna vez filtrados se integran en vastos perfiles digitales, y por qué incluso los datos de filtraciones de hace años aún pueden ser utilizados por los criminales para llevar a cabo ataques dirigidos.

Mecanismos de recolección de datos en ataques de phishing Antes de rastrear el destino posterior de los datos robados, primero necesitamos entender cómo estos datos salen de la página de phishing y llegan a manos de los cibercriminales.

Analizando páginas de phishing reales, identificamos las siguientes formas más comunes de transmisión de datos:

  • Envío a una dirección de correo electrónico
  • Envío a un bot de Telegram
  • Subida a un panel de administración

Vale la pena mencionar que los atacantes a veces utilizan servicios legítimos para la recolección de datos, con el fin de dificultar la detección de sus servidores. Por ejemplo, pueden usar servicios de formularios en línea como Google Forms, Microsoft Forms, etc. Los datos robados también pueden almacenados en GitHub, servidores de Discord u otros sitios web. Sin embargo, para facilitar este análisis, nos centraremos en los métodos principales de recolección de datos mencionados anteriormente.

Correo electrónico

Los datos que la víctima ingresa en el formulario HTML de la página de phishing se envían a través de un script PHP al servidor del atacante, que luego los reenvía a una dirección de correo electrónico controlada por el atacante. Sin embargo, debido a las numerosas limitaciones de los servicios de correo electrónico—como retrasos en la entrega, la posibilidad de que el proveedor de alojamiento bloquee el servidor remitente, y la inconveniencia operativa al manejar grandes volúmenes de datos—este método está disminuyendo.

Contenido del kit de phishing

Por ejemplo, analizamos una vez un kit de phishing (phishing kit) dirigido a usuarios de DHL. Allí, el archivo index.php contenía un formulario de phishing para robar datos del usuario (en este caso, dirección de correo y contraseña).

Formulario de phishing que imita el sitio web de DHL

La información ingresada por la víctima luego se envía, a través de un script en el archivo next.php, a la dirección de correo especificada en el archivo mail.php.

Contenido de los scripts PHP

Bot de Telegram

A diferencia del método anterior, los scripts que utilizan bots de Telegram especifican una URL de la API de Telegram que contiene un token de bot (bot token) y un ID de chat (Chat ID) correspondiente, en lugar de una dirección de correo electrónico. En algunos casos, este enlace incluso está codificado directamente en el formulario HTML de phishing. Los atacantes diseñan plantillas de mensajes detalladas que se envían automáticamente al bot tras un robo de datos exitoso. Un ejemplo de código es el siguiente:

Fragmento de código para el envío de datos

En comparación con el envío de datos por correo electrónico, el uso de bots de Telegram ofrece a los phishers capacidades más potentes, por lo que este método está ganando popularidad. Los datos se transmiten al bot en tiempo real y notifican inmediatamente al operador. Los atacantes suelen utilizar bots desechables, que son más difíciles de rastrear y prohibir. Además, su rendimiento no depende de la calidad del servicio de alojamiento de la página de phishing.

Paneles de administración automatizados

Los ciberdelincuentes más experimentados utilizan software especializado, incluyendo frameworks comerciales como BulletProofLink y Caffeine, a menudo proporcionados en forma de "Plataforma como Servicio" (PaaS). Estos frameworks proporcionan una interfaz web (panel de control) para las campañas de phishing, facilitando la gestión centralizada.

Todos los datos recopilados por las páginas de phishing controladas por el atacante se consolidan en una base de datos unificada y pueden visualizarse y gestionarse a través de su interfaz de cuenta.

Envío de datos al panel de administración

Estos paneles de administración se utilizan para analizar y procesar los datos de las víctimas. Las funciones específicas varían según las opciones de personalización del panel, pero la mayoría de los paneles de control suelen tener las siguientes capacidades:

  • Estadísticas en tiempo real y clasificación: ver el número de ataques exitosos por tiempo, país, y soporte para filtrar datos
  • Verificación automática: algunos sistemas pueden verificar automáticamente la validez de los datos robados, como información de tarjetas de crédito o credenciales de inicio de sesión
  • Exportación de datos: soporte para descargar datos en múltiples formatos, facilitando su uso o venta posterior

Ejemplo de un panel de administración

Los paneles de administración son herramientas clave para los grupos de cibercrimen organizado.

Es importante destacar que una campaña de phishing a menudo emplea múltiples métodos de recolección de datos simultáneamente.

Tipos de datos codiciados por los ciberdelincuentes

Los datos robados en ataques de phishing tienen diferentes valores y usos. En manos de los criminales, estos datos son tanto un medio de lucro como una herramienta para llevar a cabo ataques complejos de múltiples etapas.

Según su uso, los datos robados se pueden clasificar en las siguientes categorías:

  • Monetización inmediata: venta directa de datos en bruto al por mayor, o robo inmediato de fondos de las cuentas bancarias o monederos electrónicos de las víctimas
  1. Información de tarjetas bancarias: número de tarjeta, fecha de caducidad, nombre del titular, código CVV/CVC
  2. Cuentas de banca online y monederos electrónicos: nombre de usuario, contraseña, y códigos de verificación de autenticación de dos factores (2FA) de un solo uso
  3. Cuentas vinculadas a tarjetas bancarias: credenciales de inicio de sesión para tiendas online, servicios de suscripción o sistemas de pago como Apple Pay/Google Pay
  • Para ataques posteriores y mayor monetización: uso de datos robados para lanzar nuevos ataques y obtener más ganancias
  1. Credenciales de varias cuentas online: nombre de usuario y contraseña. Es importante destacar que incluso sin la contraseña, solo el correo electrónico o número de teléfono utilizado como nombre de usuario tiene valor para los atacantes
  2. Números de teléfono móvil: utilizados para estafas telefónicas (como engañar para obtener códigos 2FA) o para realizar phishing a través de aplicaciones de mensajería instantánea
  3. Información de identificación personal: nombre completo, fecha de nacimiento, dirección, etc., a menudo utilizada en ataques de ingeniería social
  • Para ataques dirigidos, extorsión, suplantación de identidad y deepfakes
  1. Datos biométricos: voz, imágenes faciales
  2. Escaneos de documentos personales y sus números: pasaporte, licencia de conducir, tarjeta de seguridad social, número de identificación fiscal, etc.
  3. Selfies con documentos: utilizados para solicitudes de préstamos online y verificación de identidad
  4. Cuentas corporativas: utilizadas para ataques dirigidos contra empresas

Analizamos los ataques de phishing y estafas ocurridos entre enero y septiembre de 2025 para determinar los tipos de datos más frecuentemente buscados por los criminales. Los resultados mostraron: el 88.5% de los ataques tenían como objetivo robar credenciales de varios tipos de cuentas online, el 9.5% se dirigía a información de identificación personal (nombre, dirección, fecha de nacimiento), y solo el 2% se centraba en robar información de tarjetas bancarias.

Venta de datos en mercados de la dark web

Además de ser utilizados para ataques en tiempo real o monetización inmediata, la mayoría de los datos robados no se usan de inmediato. Profundicemos en su ruta de circulación:

1. Venta de datos empaquetados

Los datos se consolidan y venden en mercados de la dark web en forma de "paquetes de datos" (dumps)—estos archivos comprimidos suelen contener millones de registros de varios ataques de phishing y filtraciones de datos. Un paquete de datos puede venderse por tan solo 50 dólares. Los compradores principales a menudo no son estafadores activos, sino analistas de datos de la dark web, que son el siguiente eslabón en la cadena de suministro.

2. Clasificación y verificación

Los analistas de datos de la dark web filtran los datos por tipo (cuentas de correo, números de teléfono, información de tarjetas bancarias, etc.) y ejecutan scripts automatizados para su verificación. Esto incluye comprobar la validez de los datos y su potencial de reutilización—por ejemplo, si un conjunto de nombre de usuario y contraseña de Facebook también puede iniciar sesión en Steam o Gmail. Dado que los usuarios suelen utilizar la misma contraseña en múltiples sitios web, los datos robados hace años de un servicio aún pueden ser aplicables hoy en otros servicios. Las cuentas verificadas, que aún pueden iniciar sesión normalmente, se venden a un precio más alto.

Los analistas también correlacionan e integran datos de usuarios de diferentes incidentes. Por ejemplo, una contraseña antigua filtrada de redes sociales, unas credenciales de inicio de sesión obtenidas de un formulario de phishing que imitaba un portal gubernamental, y un número de teléfono dejado en un sitio web de estafa, pueden ser compilados en un perfil digital completo sobre un usuario específico.

3. Venta en mercados especializados

Los datos robados generalmente se venden a través de foros de la dark web y Telegram. Este último se utiliza a menudo como "tienda online", mostrando precios, evaluaciones de compradores, etc.

Ofertas de datos de redes sociales, como se muestran en Telegram

El precio de las cuentas varía enormemente, dependiendo de varios factores: antigüedad de la cuenta, saldo, métodos de pago vinculados (tarjeta bancaria, monedero electrónico), si tiene habilitada la autenticación de dos factores (2FA), y la notoriedad de la plataforma de servicio a la que pertenece. Por ejemplo, una cuenta de comercio electrónico vinculada a un correo, con 2FA habilitado, un historial de uso prolongado y un gran número de registros de pedidos, tendrá un precio de venta más alto; para cuentas de juegos como Steam, los costosos registros de compras de juegos aumentan su valor; y los datos de banca online, si involucran cuentas con saldos altos y de bancos de buena reputación, tienen una prima significativa.

La siguiente tabla muestra ejemplos de precios de venta de varios tipos de cuentas encontrados en foros de la dark web hasta 2025*.

4. Selección de objetivos de alto valor y ataques dirigidos

Los criminales prestan especial atención a los objetivos de alto valor—es decir, usuarios que poseen información importante, como ejecutivos de empresas, contables o administradores de sistemas de TI.

He aquí un posible escenario de un ataque de "pesca de ballenas" (whaling): La empresa A sufre una filtración de datos que incluye información de un empleado que alguna vez trabajó allí y que ahora es un ejecutivo en la empresa B. Los atacantes, mediante análisis de inteligencia de fuentes abiertas (OSINT), confirman que dicho usuario trabaja actualmente en la empresa B. Luego, elaboran cuidadosamente un correo electrónico de phishing que parece provenir del CEO de la empresa B y se lo envían al ejecutivo. Para aumentar la credibilidad, el correo incluso cita algunos hechos sobre el usuario en su anterior empresa (por supuesto, las técnicas de ataque no se detienen ahí). Al reducir la vigilancia de la víctima, los criminales tienen la oportunidad de infiltrarse aún más en la empresa B.

Es importante destacar que este tipo de ataques dirigidos no se limitan al ámbito empresarial. Los atacantes también pueden apuntar a individuos con saldos bancarios altos, o usuarios que poseen documentos personales importantes (como los necesarios para solicitudes de microcréditos).

Conclusiones clave

La circulación de datos robados es como una línea de producción que funciona de manera eficiente, donde cada pieza de información se convierte en una mercancía con un precio claro. Los ataques de phishing actuales han adoptado ampliamente sistemas diversificados para recopilar y analizar información sensible. Una vez robados, los datos fluyen rápidamente hacia bots de Telegram o paneles de administración de los atacantes, para luego ser clasificados, verificados y monetizados.

Debemos ser conscientes: una vez que los datos se filtran, no desaparecen. Por el contrario, se acumulan y consolidan constantemente, y pueden ser utilizados meses o incluso años después para llevar a cabo ataques dirigidos, extorsión o suplantación de identidad contra las víctimas. En el panorama digital actual, mantenerse alerta, establecer contraseñas únicas para cada cuenta, habilitar la autenticación multifactor y monitorear regularmente nuestra huella digital ya no es una sugerencia, sino una necesidad de supervivencia.

Si desafortunadamente es víctima de un ataque de phishing, tome las siguientes medidas:

  1. Si se filtró información de su tarjeta bancaria, comuníquese inmediatamente con su banco para reportarla y bloquearla.
  2. Si sus credenciales de cuenta fueron robadas, cambie inmediatamente la contraseña de esa cuenta, y modifique también las contraseñas de todos los demás servicios en línea que utilicen la misma contraseña o una similar. Asegúrese de establecer una contraseña única para cada cuenta.
  3. Habilite la autenticación multifactor (MFA/2FA) en todos los servicios que lo admitan.
  4. Revise el historial de inicios de sesión de sus cuentas y finalice cualquier sesión sospechosa.
  5. Si su cuenta de mensajería instantánea o red social es robada, notifique inmediatamente a sus amigos y familiares, advirtiéndoles sobre mensajes fraudulentos enviados en su nombre.
  6. Utilice servicios profesionales (como Have I Been Pwned u otros) para verificar si sus datos aparecen en filtraciones de datos conocidas.
  7. Manténgase extremadamente alerta ante cualquier correo, llamada telefónica o información sobre ofertas recibida inesperadamente—puede parecer creíble porque los atacantes están utilizando sus datos filtrados.

Câu hỏi Liên quan

Q¿Cuáles son los tres mecanismos más comunes de recolección de datos en ataques de phishing según el artículo?

ALos tres mecanismos más comunes son: envío a direcciones de correo electrónico, envío a bots de Telegram y carga a paneles de administración.

Q¿Por qué el uso de bots de Telegram para recoger datos se está volviendo más popular entre los atacantes?

APorque los datos se envían al bot en tiempo real, notificando inmediatamente a los operadores. Los bots desechables son más difíciles de rastrear y prohibir, y su rendimiento no depende de la calidad del servicio de alojamiento de la página de phishing.

QSegún el análisis de ataques de phishing en 2025, ¿qué tipo de datos fueron el objetivo principal de los ciberdelincuentes?

AEl 88.5% de los ataques tuvieron como objetivo robar credenciales de cuentas en línea.

Q¿Qué hacen los analistas de datos en la dark web con la información robada antes de venderla?

AFiltran los datos por tipo, ejecutan scripts automatizados para verificar su validez y potencial de reutilización, y correlacionan información de diferentes ataques para crear perfiles digitales completos de usuarios específicos.

Q¿Qué se recomienda hacer inmediatamente si la información de la tarjeta bancaria ha sido comprometida en un ataque de phishing?

ASe recomienda llamar inmediatamente al banco para reportar el robo y bloquear la tarjeta.

Nội dung Liên quan

Con đường chạm mốc 80.000 USD của Bitcoin có thể phụ thuộc vào XU HƯỚNG ẨN NÀY

Chỉ số Coinbase Bitcoin Premium đã trải qua đợt giảm kỷ lục 50 ngày liên tiếp, cho thấy áp lực bán từ các tổ chức hoặc nhu cầu thể chế tại Mỹ đang yếu đi. Mặc dù xu hướng này thường báo hiệu sự thận trọng ngắn hạn hơn là một xu hướng giảm dài hạn. Đồng thời, chỉ số Lãi/Lỗ Thực Chưa Thực Hiện (NUPL) ngắn hạn của Bitcoin cũng đã cắt xuống dưới đường trung bình dài hạn vào ngày 2/6, cho thấy động lực thị trường đang suy yếu và lợi nhuận của nhà đầu tư đang thu hẹp. Trong các đáy thị trường giảm trước đây, chỉ số NUPL trung bình 100 ngày thường giảm xuống dưới 0, nhưng trong chu kỳ này nó vẫn ở mức dương, dự báo khả năng cần một đợt giảm giá khác. Về giá cả, Bitcoin hiện giao dịch quanh mức $63,148, tăng gần 7% trong tuần nhưng vẫn chưa chạm lại mức $80,000. Các tín hiệu kỹ thuật cho thấy một bức tranh hỗn hợp: MACD thể hiện đà tăng, trong khi RSI lại cho tín hiệu giảm. Một điểm tích cực là dòng tiền vào các Quỹ ETF Bitcoin đã quay trở lại sau 8 tuần chảy ra liên tiếp. Tuy nhiên, dự báo cộng đồng vẫn chia rẽ. Một số nhà phân tích cảnh báo về vùng thanh khoản mạnh ở $48,000-$50,000, nơi có thể kích hoạt nhiều lệnh dừng lỗ. Trong khi đó, những người nắm giữ dài hạn vẫn kiên định bất chấp ba quý thua lỗ liên tiếp. Tóm lại, dù có một số dấu hiệu tăng giá, Bitcoin cần một làn sóng mua mạnh mẽ từ các nhà đầu tư tổ chức để có đà vượt qua ngưỡng $80,000. Diễn biến của chỉ số NUPL trung bình 100 ngày so với mức 0 sẽ là yếu tố quan trọng cần theo dõi trong những tuần tới.

ambcrypto10 phút trước

Con đường chạm mốc 80.000 USD của Bitcoin có thể phụ thuộc vào XU HƯỚNG ẨN NÀY

ambcrypto10 phút trước

Vừa rồi, mô hình thế giới siêu cao khung hình đầu tiên toàn cầu ra đời, không chứa Nvidia, lao nhanh 50 FPS

Thế giới mô hình thực sự bước vào thời đại thời gian thực. Khi ngành công nghiệp vẫn đang vật lộn với 5-10 FPS, một nhóm các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã đưa mô hình thế giới tương tác thời gian thực lên 50 FPS. MoWorld - Flash World Model toàn cầu đầu tiên từ Moxin Tech và Đại học Chiết Giang, cũng là mô hình thế giới tương tác thời gian thực đầu tiên được xây dựng hoàn toàn trên nền tảng NPU nội địa (chip Ascend 910C). Dự án đã xây dựng một vòng khép kín hoàn chỉnh từ đào tạo, chưng cất đến triển khai suy luận trên nền tảng NPU nội địa, giảm chi phí suy luận 70% so với các giải pháp GPU quy mô tương đương. MoWorld đạt được khả năng đào tạo và suy luận video dài 2000 khung hình, hỗ trợ điều khiển camera 6DoF cho trải nghiệm du lịch ảo sống động. Ứng dụng tiềm năng bao gồm giải trí tương tác, trí tuệ thể hiện, sáng tạo phim ảnh và số đôi sinh. Đột phá này chứng minh khả năng của nền tảng điện toán nội địa trong việc hỗ trợ các mô hình thế giới tiên tiến, mở ra cơ hội cạnh tranh và định hình tiêu chuẩn cho thế hệ trí tuệ không gian tiếp theo.

marsbit58 phút trước

Vừa rồi, mô hình thế giới siêu cao khung hình đầu tiên toàn cầu ra đời, không chứa Nvidia, lao nhanh 50 FPS

marsbit58 phút trước

Thái Bình Dương 'sốt', thời tiết cực đoan biến thành máy rút tiền cho Phố Wall như thế nào?

Bài viết phân tích sâu về hiện tượng El Niño đang diễn ra năm 2026, được dự báo có thể mạnh nhất kể từ năm 1950, và tác động đa chiều của nó đến khí hậu toàn cầu cùng thị trường tài chính. El Niño khiến nhiệt độ bề mặt đại dương ở trung và đông Thái Bình Dương ấm lên bất thường, gây ra các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lũ ở Trung Quốc, hạn hán ở Đông Nam Á, và ảnh hưởng đến gió mùa tại Ấn Độ. Sự kết hợp với biến đổi khí hậu càng làm trầm trọng thêm các rủi ro. Trên thị trường tài chính, các quỹ đầu cơ như Moreton Capital đang huy động vốn để đặt cược vào sự gián đoạn nguồn cung nông sản do El Niño gây ra. Lịch sử cho thấy nhiều nhà giao dịch như Richard Dennis hay Anthony Ward đã kiếm lợi nhuận khổng lồ nhờ dự đoán chính xác tác động của thời tiết lên giá cả hàng hóa như đậu nành, ca cao. Gần đây, đợt giá ca cao tăng vọt năm 2024 do thời tiết bất lợi ở Tây Phi là một ví dụ điển hình. Hiện tại, giá cả các mặt hàng như dầu cọ, cao su, đường đã tăng do kỳ vọng vào nguồn cung sụt giảm trong tương lai, bất chấp số liệu tồn kho hiện tại vẫn cao. Bài viết liệt kê các chỉ số then chốt cần theo dõi để đánh giá diễn biến tiếp theo, như chỉ số Niño3.4, dữ liệu gió mùa Ấn Độ và báo cáo tồn kho dầu cọ Malaysia. Cuối cùng, bài viết cảnh báo rằng những câu chuyện về El Niño đang được ghép nối với các rủi ro khác như thiếu hụt phân bón và căng thẳng địa chính trị, tạo thành một "câu chuyện kể" có nguy cơ ảnh hưởng đến an ninh lương thực và chi phí sinh hoạt của người dân toàn cầu. Tác động thực sự về giá có thể xảy ra mạnh mẽ nhất sau khi El Niño đạt đỉnh.

marsbit59 phút trước

Thái Bình Dương 'sốt', thời tiết cực đoan biến thành máy rút tiền cho Phố Wall như thế nào?

marsbit59 phút trước

Thái Bình Dương 'Sốt Cao', Biến Đổi Thời Tiết Cực Đoan Lại Trở Thành 'Máy Rút Tiền' Của Phố Wall?

Tháng 7/2026, các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn, lũ lụt, nắng nóng và bão ở châu Á, cùng với hạn hán ở Đông Nam Á, Nam Mỹ, đều có liên quan đến El Niño - hiện tượng ấm lên bất thường của vùng nước biển trung tâm và đông Thái Bình Dương. Các cơ quan khí tượng dự báo đây có thể là đợt El Niño mạnh nhất kể từ năm 1950. El Niño không chỉ ảnh hưởng đến thời tiết mà còn tác động mạnh đến thị trường hàng hóa toàn cầu, tạo ra cơ hội đầu cơ cho các quỹ đầu tư. Năm 1972, El Niño khiến cá cơm Peru biến mất, đẩy giá đậu tương tăng và giúp nhà giao dịch huyền thoại Richard Dennis kiếm được khoản lợi nhuận đầu tiên. Gần đây, năm 2024, thời tiết khô nóng ở Tây Phi đã làm giảm sản lượng ca cao, đẩy giá tăng hơn 400%. Năm 2026, thị trường lại xôn xao với kỳ vọng El Niño. Một quỹ phòng hộ đang gọi vốn 500 triệu USD để đầu tư vào các mặt hàng nông sản nhạy cảm với thời tiết như ngô Nam Phi, dầu cọ Malaysia và lúa mì Australia. Giá dầu cọ, cao su, đường trên thị trường kỳ hạn đã tăng dựa trên kỳ vọng về nguồn cung giảm trong tương lai, bất chấp dữ liệu tồn kho hiện tại vẫn cao. Tác động của El Niño khác nhau tùy khu vực: gây hạn hán ở Đông Nam Á (ảnh hưởng dầu cọ, cao su), làm giảm gió mùa ở Ấn Độ (ảnh hưởng đường, bông), nhưng lại có thể mang đến mưa nhiều cho Nam Mỹ (có lợi cho đậu tương, mía). Các chuyên gia cho rằng tác động giá cả thực sự thường xảy ra sau khi El Niño đạt đỉnh, tức là năm 2027 mới là thời điểm giao dịch dựa trên tình trạng sản lượng giảm thực tế. Bên cạnh cơ hội đầu tư, một luồng thông tin đáng lo ngại đang lan truyền, kết nối El Niño với tình trạng thiếu phân bón, gián đoạn năng lượng và nguy cơ khủng hoảng lương thực toàn cầu trong vòng 3-4 tháng tới. Điều này cho thấy tác động của biến đổi khí hậu và thời tiết cực đoan không còn là chuyện của thiên nhiên hay nhà đầu tư, mà ngày càng ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống và chi phí sinh hoạt của mọi người.

链捕手1 giờ trước

Thái Bình Dương 'Sốt Cao', Biến Đổi Thời Tiết Cực Đoan Lại Trở Thành 'Máy Rút Tiền' Của Phố Wall?

链捕手1 giờ trước

Vừa mới đây, Nhà tương lai học trưởng của OpenAI rời đi, từng bị Elon Musk chửi là 'đồ ngu ngốc'

Vừa qua, Joshua Achiam, nhà tương lai học trưởng của OpenAI, đã tuyên bố rời công ty sau 9 năm gắn bó. Ông gia nhập OpenAI với tư cách thực tập sinh vào năm 2017, từng là nhà khoa học nghiên cứu an toàn AI và lãnh đạo nhóm Sứ mệnh Phù hợp (Mission Alignment), chịu trách nhiệm bảo vệ sứ mệnh ban đầu của công ty: đảm bảo AGI (trí tuệ nhân tạo phổ quát) mang lại lợi ích cho nhân loại. Đầu năm nay, nhóm này bị giải tán và ông chuyển sang vai trò Nhà tương lai học trưởng. Trong bài đăng trên X, Achiam mô tả quyết định rời đi sau nhiều suy nghĩ là "tốt nghiệp". Ông bày tỏ sự lạc quan về một tương lai nơi nhu cầu cơ bản của mọi người được đáp ứng và chứa đựng những khả năng khoa học xã hội khó tưởng tượng, kết thúc bằng thông điệp "Hướng tới một AGI an toàn". Vị trí của ông nằm ở giao điểm giữa an toàn AI và chính sách, nhằm nghiên cứu rủi ro và lợi ích tiềm tàng khi AI phát triển. Việc ông rời đi làm dấy lên bàn luận về làn sóng các lãnh đạo an toàn rời OpenAI thời gian gần đây, như Jan Leike, Miles Brundage và Andrea Vallone. Trong khi đó, OpenAI đang nỗ lực kết nối chặt chẽ hơn giữa đội ngũ nghiên cứu và chính sách. Một khoảnh khắc đáng chú ý trong sự nghiệp của Achiam là vào năm 2018, khi ông chất vấn Elon Musk về rủi ro an toàn liên quan đến kế hoạch phát triển AGI tại Tesla, và bị Musk gọi là "jackass" (kẻ ngốc). Sự kiện này sau đó trở thành một giai thoại nội bộ. Achiam cho rằng, bí mật về việc đạt được AGI giờ đây đã được biết đến, và việc thúc đẩy sứ mệnh này bên ngoài các phòng thí nghiệm tiên phong cũng đã trở nên khả thi. Sự ra đi của ông đánh dấu một bước ngoặt, phản ánh sự phát triển và những thay đổi nội bộ của OpenAI khi nó chuyển từ một phòng lab nghiên cứu nhỏ thành một tổ chức lớn với nhiều áp lực về sản phẩm, vốn đầu tư và chính sách.

marsbit1 giờ trước

Vừa mới đây, Nhà tương lai học trưởng của OpenAI rời đi, từng bị Elon Musk chửi là 'đồ ngu ngốc'

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片