Un exanalista financiero de Goldman Sachs, identificado como Darren Zhou, fue condenado en un tribunal del sur de Florida luego de declararse culpable de planear el asesinato de su exnovia, en un caso que involucró el uso de inteligencia artificial como parte de la detección de sus amenazas.
De acuerdo con información de la agencia EFE, la intervención que permitió frustrar el presunto plan criminal no se originó en una denuncia convencional ante la Policía, sino a partir de las conversaciones que Zhou sostuvo con ChatGPT. Tras detectar contenido relacionado con amenazas explícitas y un posible ataque, OpenAI emitió una alerta que llegó hasta el FBI, cuyos agentes coordinaron acciones con las autoridades locales.
VIOLENTAS INTENCIONES
Según la orden de arresto y las declaraciones juradas incorporadas al expediente, Zhou utilizó de manera reiterada la plataforma para plasmar detalles sobre sus intenciones violentas contra su expareja. En las conversaciones habría expresado amenazas directas contra ella y miembros de su familia.
Entre las frases atribuidas a Zhou se encuentran amenazas como: "La voy a matar a ella y a toda su familia", "La voy a matar antes de que termine este mes", además de expresiones en las que manifestó sus intenciones de violarla y secuestrarla, así como la conocida frase: "Si no es mía, no será de nadie".
ACUERDO DE CULPABILIDAD
El caso llegó a la Corte del Condado de Palm Beach, donde el exanalista alcanzó un acuerdo de culpabilidad por cargos graves relacionados con amenazas de muerte o lesiones contra otra persona, consideradas una amenaza creíble, así como por el uso de un dispositivo de comunicación bidireccional para cometer un delito.
La intervención de las autoridades permitió detener a Zhou antes de que, de acuerdo con los documentos del caso, pudiera llevar a cabo el ataque. El caso pone de relieve el papel que pueden desempeñar las plataformas digitales en la detección y reporte de amenazas graves cuando sus sistemas identifican conductas que representan un riesgo potencial para otras personas.
