El periodista Daniel May analiza cómo los agentes de IA automatizados cometen errores sistemáticos al utilizar datos desactualizados para dirigirse a usuarios equivocados, generando preocupaciones sobre privacidad y eficacia. El autor recibió correos electrónicos no solicitados de servicios de limpieza y configuración técnica, ambos dirigidos a un empleo que dejó en 2016, demostrando que los operadores no verifican la información de origen. El mismo patrón se repite en redes sociales: cuentas pirateadas publican comentarios promocionales de camisetas para clínicas veterinarias, taggeando a usuarios con datos obsoletos. May advierte que este fallo no es de un agente específico, sino de operadores que reutilizan bases de datos rotas sin verificar su vigencia. Además, el artículo alerta sobre un 'colapso de modo cultural' en modelos de IA generativa: al pedirles escribir historias sin instrucciones específicas, producen repetidamente el mismo arco narrativo con personajes idénticos (Elias Thorne, encargado de faro). Este fenómeno, confirmado en múltiples modelos de diferentes empresas, revela que la IA tiende a безопас predictible cuando carece de dirección clara. El patrón sugiere una lazy industrial a gran escala donde el trabajo de verificación se omite para reducir costos.
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