Bitchat, una app para esquivar la censura y la persecución

He probado Bitchat, aplicación que lanzó recientemente Jack Dorsey, el cerebro creador de Twitter, hoy X. 

La sencillez de la aplicación evoca los canales de IRC de los 90 y las salas de chat de aquellos años donde confluíamos en un foro con mucho texto y poca imagen. 

Podríamos decir que es igualmente un guiño a la cultura hacker, austera en el diseño, directa, encriptada y basada en la privacidad. 

Porque Bitchat es completamente anónimo. 

Se descarga de las Store, tanto para Android como para Ios. No hay solicitud de registro ni nada por estilo, y en nada ya estás conectado a una red mesh (malla), basada en las conexiones Bluetooth. 

Y esto la hace una herramienta interesante para el periodismo de investigación, las redes de comunicación ciudadana y hasta el activismo político en países donde se censura y se persigue a quienes piensen distinto. 

¿Por qué funcionaría en un escenario regresivo?

Primeramente por el cifrado de extremo a extremo y por la comunicación vía Bluetooth, es decir, un peer to peer, un chat de uno a uno, si se elige así, o un chat controlado de varios al que solo pueden entrar autorizados. 

No hay nombres y si se decide usar el internet para chatear con personas en cualquier parte del mundo, la aplicación usa los llamados Geohash y activa el protocolo Nostr que tira de la ya conocida red TOR para enrutar el tráfico, una capa extra de privacidad. 

Esta versatilidad en seguridad hace de la creación de Dorsey una tecnología muy potente que puede ayudar a protegerse de la vigilancia de regímenes totalitarios.

  

En Venezuela, por ejemplo, se establecieron recientemente controles de seguridad en las calles y exigían leer los chat de WhatsApp para castigar a quien fuese un opositor al régimen.

A quien le encontrarán mensajes comprometedores o críticos, corrían riesgo. Varios terminaron procesados.  

Los periodistas son perseguidos y encarcelados y sus comunicaciones suelen ser objeto de seguimiento y de ataques para vulnerar su privacidad.

Algunas comunicaciones sensibles de reporteros y políticos se trasladaron a Signal. Por ahí, particularmente, trataba temas de interés periodístico y de escenarios políticos con amigos del gremio y dirigentes opositores. 

Bitchat se presenta ahora como una oportunidad de comunicación realmente blindada para ese escenario y similares. 

Incluso tiene una opción como sacada de una película de espionaje, el triple toque al icono de la app para un borrado de emergencia de cualquier dato inmediatamente antes de que los malos cojan tu móvil. 

Eso sí, apenas fue lanzada en julio pasado, y hay una comunidad que hace un esfuerzo para posicionarla. 

Tienen el gran reto de competir con gigantes asumidos como naturales, como WhatsApp, pero para el objetivo que planteo en este texto, no importa si se masifica exponencialmente, lo importante es que mantenga y sepa cuidar lo que ofrece, que no es más que privacidad total en una aplicación que ayudará a burlar a represores.

..::: Notas adicionales :::...

Hay una herramienta online que te permite seguir los mapas de calor de los chats activos en el mundo por geolocalización:

https://bitchatexplorer.com/

También hay una comunidad naciente en X:

https://x.com/BitchatMe_?t=xImLfmYOJAyu34AclPapWg&s=08

Carlos Moreno

LM Studio para periodismo: procesa con IAs en local para proteger tu información

 

Las redacciones de medios ya usan IAs en varios de sus modelos. Las utilizan para variedad de objetivos, desde sumarización, clasificación de patrones en documentos, traducción, generación de imágenes y mucho más. 

Pero está el debate de la protección de los datos que les pasamos a esos grandes modelos de lenguaje y que terminan tragándose para su propio entrenamiento. 

Cuando se chatea con uno de ellos, las conversaciones y los datos que puedan introducirle pasan a formar, de alguna manera, parte de su conocimiento. Por ello las empresas no suelen usar información sensible. 

Esto es fundamental para el periodismo o los investigadores. 

Hay precedentes problemáticos como las demandas del New York Times a OpenAI, aunque también los hay para construir alianzas con el objetivo de hacer más inteligentes a las IAs como los acuerdos del Financial Times con OpenAI 

Digamos entonces que cómo periodista quiero alejarme de esos dos ejemplos y mantener mi trabajo bajo control estricto hasta lograr su depuración y publicación final. 

Es decir, mis datos provenientes de una investigación los puedo procesar y extraer de ellos más información relevante sin tener que pasarlo por un modelo privado. 

Allí aparece el enfoque del open source. 

Y la comunidad está altamente activa. Pero es que aquí hay actores como Meta, con su potente Llama, que han decidido sacudir el mundo de los LLMs liberando sus modelos de toda carga de pago.

El más reciente presentado, un modelo de 405 billones de parámetros, LLM para el que muchos no tendrán el hardware necesario para correrlo de inmediato por su tamaño. 

Pero hay modelos más pequeños, manejables y potentísimos, lo mejor, es que puedes usarlos rápidamente en local, en tu propia máquina, en tu propio Windows, Linux o Mac. 

La respuesta es LM Studio.

LM Studio es un gestor de modelos de IAs que te facilita la instalación en tu ordenador. No es necesario ser un experto en código para hacerlo y puedes ejecutar una instalación tan fácil como cualquier otra aplicación corriente, y eso lo hace claramente atractivo, además de la potencia de su interfaz y las opciones. 

No, miento, la instalación es extremadamente sencilla. 

Aquí algunas consideraciones del gestor:

¿LM Studio recopila algún dato?

No. Una de las principales razones para utilizar un LLM local es la privacidad, y LM Studio está diseñado para eso. Sus datos se mantienen privados y locales en su máquina.

¿Puedo utilizar LM Studio en el trabajo?

Complete el formulario de solicitud de LM Studio @ Work y nos comunicaremos con usted lo antes posible. Concédanos un tiempo para responderle.

¿Cuáles son los requisitos mínimos de hardware/software?

• Mac con Apple Silicon (M1/M2/M3) y macOS 13.6 o posterior
• PC con Windows/Linux con un procesador compatible con AVX2 (normalmente PC más nuevas)
• Se recomiendan 16 GB o más de RAM. Para PC, se recomiendan 6 GB o más de VRAM.
• GPU NVIDIA/AMD compatibles

..::Instalado y corriendo con una NVIDIA GForce GTX::..

Mi ordenador, aunque tiene una RAM de 16 gigas, la GPU es una Nvidia GEForce GTX, una pequeña anciana en comparación con la familia RTX 30 - 40 , pero que aún me responde. 

Y me ha funcionado incluso para correr en el LM Studio el Llama 3.1 de 7B de Meta.

Obviamente la velocidad de respuesta en la ventana de contexto del chat no es apabullante, pero es totalmente aceptable.

 

Pero incluso el propio LM Studio permite configurar el uso equilibrado entre RAM y GPU. 

..::Periodismo procesando en local::..

Enmarco este breve texto en el ámbito periodístico puesto que es una de mis labores, pero claramente el enfoque aplica para investigación, desarrollo, inteligencia de negocios, salud, y cualquier área donde se manejen datos sensibles y quieran protegerse tanto la información como los derechos de autor. 

La multiplicidad de usos que puede dársele va ligado a la creatividad de cada uno. 

Por ejemplo, entre los comunes está la sumarización de grandes bloques de texto, análisis semánticos de discursos. Y cuando se tienen datos de alguna investigación en curso, pues aportan mucho a la hora de hallar patrones o relaciones entre datos. 

Cada redactor podrá usarlo como mejor le parezca y podrá tener la seguridad de que lo que está procesando en el LM Studio estará bajo su control, para luego trasladarlo finalmente a su soporte final de publicación, sea web, impreso, radial, podcast, redes y más. 

No obstante es necesario recalcar que, aunque se esté trabajando con LLMs será siempre necesario la revisión humana y la confirmación de que no exista alucinación alguna en la información definitiva a publicar. 

Carlos Moreno