Defining “the worst NBA players ever” certainly isn’t easy. It is hard to say what is worse, an NBA Draft bust who was given a shot to produce, but never amounted to much, or a player who simply didn’t see much time on the court at all, and therefore, never even had a chance to prove himself or put up any resemblance of statistics.
We here at ClutchPoints have looked at the biggest NBA Draft busts ever before. We’ve also looked at players who barely even saw court time. But because of our predicament, we decided to ask ChatGPT who the worst NBA players in history are.
So, check out the gallery to see what artificial intelligence has to say. ChatGPT provided a brief summary justifying its answers, and we went in and provided analysis from our perspective.
1. Michael Olowokandi
ChatGPT summary:Olowokandi was drafted first overall in the 1998 NBA Draft, ahead of future Hall of Famers like Dirk Nowitzki, Paul Pierce, and Vince Carter. Unfortunately, he never lived up to the hype, and despite his size and athleticism, he was often criticized for his poor basketball IQ, lack of work ethic, and inability to dominate in the post. His career numbers are underwhelming, and his lack of impact on winning teams solidified his place in “bust” territory.
ClutchPoints’ analysis: Michael Olowokandi was a high-risk, high-reward draft prospect, but unfortunately, he landed on the wrong side of that equation. The freak athlete with unquestionable measurables was never able to develop the necessary skills to thrive in the NBA game.
The Kandi Man only shot 43.5% from the field despite standing over seven feet tall, which is an incredibly poor mark for a big man. Olowokandi averaged 8.3 points per game over his career, but he only did so because he was forced onto the court due to the Los Angeles Clippers taking him first-overall.
2. Anthony Bennett
Troy Taormina-Imagn Images
ChatGPT summary:Bennett’s selection as the first overall pick in 2013 remains one of the biggest draft mistakes in NBA history. He was a project player with an inconsistent jumper, no defined role, and questionable conditioning. His rookie season was disastrous, and he struggled to find a place in the league after his brief stint with the Cavaliers. Bennett’s career flamed out quickly, and he bounced around multiple teams before being out of the NBA entirely.
ClutchPoints’ analysis: Our vote for the biggest NBA Draft bust ever was Anthony Bennett, so it makes sense that he shows up here as one of the worst NBA players in history. Bennett was a massive failure, but it was almost easy to see it coming. His 2013 NBA Draft class was viewed as one of the worst draft classes ever, and even then it was looked at as a massive reach when the Cleveland Cavaliers took him first overall.
Bennett, who was supposed to be drafted late in the lottery, was a tweener without a real calling card. It showed on the basketball court, and he was even traded after only one season. Overall, Bennett lasted four seasons in the NBA, each of which was with a different team.
He averaged 4.4 points per game and only started in four total games. Despite the benefits that come with being picked early, no team was really willing to give Bennett a chance because the talent level was just clearly not there.
3. Darko Milicic
Kyle Terada-Imagn Images
ChatGPT summary:Darko Miličić’s selection as the second overall pick in the 2003 NBA Draft is often regarded as one of the biggest draft busts in history. While the Pistons won a championship during his rookie season (with him barely playing), Darko never lived up to his potential as a skilled 7-footer. He struggled with consistency, effort, and lack of development. Players like Carmelo Anthony, Dwyane Wade, and Chris Bosh were selected after him, making his selection all the more infamous.
ClutchPoints’ analysis: The 2003 NBA Draft class is one of the best ever, as LeBron James, Carmelo Anthony, Dwyane Wade, and Chris Bosh all went inside of the top five. Darko Milicic casts a shadow over the class as the number two pick, though. Milicic joined a great Detroit Pistons team (that he won a championship with his rookie season), but he was incredibly raw due to his status as one of the youngest NBA players ever.
He was never able to develop, and the big man ended his career as a bench warmer and draft bust. His failures were compounded by the stars drafted around him, many of which are still playing or played until recently. Meanwhile, Milicic is now a farmer in Serbia.
4. Sam Bowie
ChatGPT summary:Sam Bowie’s career is largely remembered for being selected ahead of Michael Jordan in the 1984 NBA Draft. While injuries did hamper his career and kept him from reaching his potential, the fact remains that the Blazers passed on one of the greatest players of all time. Bowie had a solid, albeit unspectacular career, but his selection is often cited as a massive blunder in NBA draft history.
ClutchPoints’ analysis: Like Milicic, Sam Bowie is punished in NBA dialogue because of the players drafted before and after him. Hakeem Olajuwon was taken first overall, and Michael Jordan – the greatest NBA player ever – was selected third, while the Portland Trail Blazers ended up with Bowie second overall because team’s prioritized centers over guards in the early ’80s.
As is the trend with high Trail Blazers draft picks, Bowie struggled with injuries, and that prevented him from ever reaching his potential. He was a career 10.9 point-per-game scorer, and he played 511 games in his career (349 starts), so we think it is probably unfair to call him one of the worst NBA players ever, even though it is evident he is one of the worst NBA Draft picks ever.
5. Kwame Brown
Jennifer Stewart-Imagn Images
ChatGPT summary:Kwame Brown is the classic example of a player who struggled with the weight of being the top overall pick. After being chosen by the Washington Wizards ahead of other highly regarded prospects, he never lived up to expectations. Brown was often criticized for his lack of skill development, low basketball IQ, and inability to impact games. Despite a long career, his lack of growth made him a punchline in the basketball world.
ClutchPoints’ analysis: In addition to being one of the worst NBA players ever, Kwame Brown is certainly one of the worst first overall picks in NBA history. Brown came to the league straight out of high school, and his failures demonstrated the risk of taking such a young player. Immaturity issues were prevalent with the center, as he never showed a willingness to get better at what he needed to improve upon.
Brown actually did last 12 years in the league, but he was only a double-digit scorer once, and he was limited to a bench role more often than not.
Howard Smith-Imagn Images
ChatGPT summary:While Brian Scalabrine became a fan favorite and was often referred to as the “White Mamba” due to his enthusiasm and attitude, his actual on-court production was underwhelming. Scalabrine was a journeyman who spent most of his career as a benchwarmer, but his personality and role in the Boston Celtics’ championship run in 2008 gave him a bit of a cult following. In reality, though, his skill set did not justify his NBA career length.
ClutchPoints’ analysis: A lot of the players on this list were big draft busts: Players who were drafted high and were expected to do great, but did not live up to expectations. Brian Scalabrine is here for a different reason, as he was only a second-round pick and was never expected to be much more than a depth piece.
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Scalabrine is here because he gained notoriety as a goofy bench player on some pretty good teams. While he was glued to the bench, he actually won a championship with the Boston Celtics in 2008. Scalabrine only averaged 3.1 points per game, but he is famous for saying “I’m closer [in skill] to LeBron than you are to me.” The quote is true and goes to show just how great NBA players are, even the very worst ones.
Scalabrine is the poster boy of a fan-favorite bench-warmer, but considering he lasted 11 years in the NBA and doesn’t qualify as a draft bust, and we aren’t sure that he belongs on this list.
7. Robert Traylor
ChatGPT summary:Known as “Tractor,” Robert Traylor was drafted by the Bucks, but his career never reached the expected level. He was traded to the Cleveland Cavaliers in a deal that eventually involved the selection of Dirk Nowitzki. Traylor’s poor conditioning, inability to stay on the court, and underwhelming performances led to a rather forgettable NBA career. He never made much of an impact.
ClutchPoints’ analysis: Robert Traylor was traded for Dirk Nowitzki, which will make him remembered as a key part in one of the most lopsided trades ever. Despite his hulking frame, Traylor struggled to score with efficiency inside. Additionally, he struggled with stamina and conditioning issues.
Traylor was a career 4.8 point-per-game scorer, and he was out of the league after seven seasons despite being a former number six draft pick. Unfortunately, Traylor passed away in 2011 after suffering a heart attack.
8. Greg Oden
Steve Dykes-Imagn Images
ChatGPT summary:Greg Oden was a highly touted prospect after dominating at Ohio State, but injuries tragically derailed his career. He suffered multiple knee surgeries that kept him from ever reaching his potential. While Oden was solid when he played, the fact that he was picked ahead of Kevin Durant in the 2007 Draft has led to him being remembered as one of the biggest “what ifs” in NBA history.
ClutchPoints’ analysis: Injuries were the demise of Greg Oden. The 2007 first overall pick, who was selected before Kevin Durant, only played in 105 total games, and the 66 games that he started in were fewer than a complete NBA season. Oden missed the entirety of what would have been his rookie season, as well as three straight years from 2010 to 2013. He only once played more than 23 games in a season once, and even then he missed 21 games.
Oden was a talented player, as evidenced by his decent scoring figures (8.9 points and 11.1 points in 2008-09 and 2009-10, respectively) in limited minutes. Being another injury-prone big who was taken before an all-time NBA great will make him infamous as one of the worst NBA players ever, though.
Yukihito Taguchi-Imagn Images
ChatGPT summary:Fredette was a college sensation at BYU, known for his scoring ability, particularly his three-point shooting. However, when he transitioned to the NBA, his inability to guard anyone and his lack of playmaking ability limited his effectiveness. Fredette’s lack of athleticism and inability to adapt to the NBA’s higher level of competition led to a very short career.
ClutchPoints’ analysis: Jimmer Fredette is arguably one of the best college basketball players ever, and certainly one of the best of the 21st century, but the same can’t be said about his NBA career. Fredette has looked good throughout his professional career, including when playing overseason and during his time with Team USA playing 3×3.
Every time he has made an attempt at the NBA, though, he has failed. Fredette can score/shoot with the best of them, but he is undersized to play the shooting guard position in the NBA, and he doesn’t have the playmaking knack to thrive as a lead guard. The step up in competition has proven to be too much for Fredette, especially when it comes to trying to defend anybody.
Fredette’s career six points per game mark is disappointing when you consider that he is a three-time CBA All-Star and a Greek League champion.
10. Nikolaz Tskitishvili
ChatGPT summary:Tskitishvili’s selection as the 5th pick in the 2002 NBA Draft was a puzzling one at the time and only grew more perplexing as his career unfolded. He had an impressive international resume but struggled with the speed and strength of the NBA. Tskitishvili’s inability to adjust, along with a lack of shooting consistency and toughness, made him one of the most infamous draft busts in NBA history.
ClutchPoints’ analysis: Nikolaz Tskitishvili might not have the name recognition of some of the other players on this list, but he was certainly an NBA failure. Foreign big men were coveted in the early 2000s because of the success of Dirk Nowitzki, which led to the Denver Nuggets drafting Tsikishvili fifth overall in 2002.
After only averaging 3.9 point per game as a rookie, though, the Nuggets were forced to find a new franchise cornerstone, and they selected Carmelo Anthony in the following draft. Somehow, that rookie season was Tskitshvili’s best, as he never started another game in the NBA, and he was out of the league after only 1,946 total minutes of court time. Despite standing seven feet tall, Tskitshvili’s career field goal percentage was only 30.4%, as he wasn’t made for the physicality and athleticism of the NBA game.
Recientemente probé Google Géminis Modelo de generación de videos más nuevo y muy publicitado, VEO 3. Parte del extremadamente costoso plan AI Ultra de Gemini de $ 250 por mes, VEO 3 puede hacer pequeños objetos finamente detallados, finamente detallados, como cebollas picadasen movimiento y crear audio acompañante y realista. No es perfecto, pero con una calibración rápida cuidadosa y suficientes generaciones, puede crear algo indistinguible, de un vistazo, de la realidad.
Sí, esta es una nueva tecnología fresca, profundamente impresionante. Pero también es mucho más que eso. Podría significar la final de la muerte final de la verdad en Internet.Veo 3 ya plantea una gran amenaza como es, pero solo una actualización menor revolucionará la creación de Deepfake, el acoso en línea y la propagación de la información errónea.
Una vez que Veo 3 obtiene la función de carga de la imagen, todo ha terminado
Para todas las actualizaciones que el modelo VEO 3 tiene sobre su predecesor, VEO 2, actualmente le falta una característica clave: la capacidad de generar videos basados en imágenes que sube.
Con Veo 2, puedo subir una foto mía, por ejemplo, y hacer que genere un video de mí trabajando en mi computadora. Teniendo en cuenta que Veo 2 y la herramienta de animación de IA de Google, Whisk, ambos admiten esta funcionalidad, parece inevitable que Veo 3 lo obtenga eventualmente. (Le preguntamos a Google si planea agregar esta función y actualizará este artículo con su respuesta). Esto significaría que cualquiera podrá generar videos realistas de personas que conocen y decir cosas que nunca tienen y probablemente nunca lo harían.
Las implicaciones son obvias en una era en la que los clips de autenticidad dudosa se extienden como incendios forestales en las redes sociales todos los días. ¿No te gusta tu jefe? Envíe un clip a HR de ellos haciendo algo inapropiado. ¿Quieres difundir noticias falsas? Publique una conferencia de prensa falsa en Facebook. ¿Odias a tu ex? Generalos haciendo algo indecoroso y envíelo a toda su familia. Los únicos límites reales son tu imaginación y tu moralidad.
Si generar un video con audio de una persona real toma solo unos pocos clics y no cuesta mucho (ni nada), ¿cuántas personas abusarán de esa característica? Incluso si es solo una pequeña minoría de usuarios, eso todavía suma mucho potencial para el caos.
Google no se toma en serio la moderación
Como es de esperar, Google impone algunas limitaciones en lo que puede y no puede hacer con Gemini. Sin embargo, la compañía no es lo suficientemente estricta como para evitar que ocurra lo peor.
De todos los chatbots que he probado en las principales compañías tecnológicas, la oferta de Google, Gemini, tiene las restricciones más débiles. No se supone que Gemini participe en el discurso de odio, pero le dará ejemplos si lo preguntas. No se supone que genere contenido sexualizado, pero proporcionará una imagen de alguien con atuendo o lencería de playa si lo indica. No se supone que habilite actividades ilegales, pero creará una lista de los principales sitios de torrenting si lo pregunta. Las restricciones básicas para Gemini que evitan que genere un video de una figura política popular no son suficientes cuando es tan fácil sortear las políticas de Google.
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(Crédito: Reddit/PCMAG)
¿Qué sucede cuando las restricciones laxas de Google se encuentran con una comunidad de Internet con la intención de romperlas? Llevar ChatgptJailbreakpor ejemplo, que se encuentra en el 2% superior de los subreddits por tamaño. Esta comunidad se dedica a “desbloquear una IA en la conversación para que se comporte de una manera que normalmente no se debió a sus barandillas incorporadas”. ¿Qué harán las personas con ideas afines con VEO 3?
Recomendado por nuestros editores
No me importa si alguien quiere divertirse al conseguir un chatbot para generar contenido para adultos o confiar en uno para encontrar sitios de torrente. Pero me preocupa qué significan los videos fotorrealistas fáciles de generar (completos con audio) para el acoso, la información errónea y el discurso público.
Cómo lidiar con la nueva normalidad de Veo 3
Por cada Sinthid AI Content WaterMark System introduce Google, aparecen los sitios de eliminación de marcas de agua de terceros y las guías de eliminación en línea. Para cada chatbot con restricciones y salvaguardas, hay un FreedomGPT sin ellos. Incluso si Google bloquea a Gemini con tantos filtros que ni siquiera puedes generar un lindo video de gatos, hay muy Poco en su lugar Para detener los jailbreakers e imitadores sin censura una vez que la generación de videos VEO 3 se convierte en la corriente principal.
Durante décadas, las imágenes incompletas de Photoshop que representan a personas reales que hacen cosas que nunca hicieron han hecho las rondas en Internet; estas son solo parte de la vida en la era digital. En consecuencia, debe verificar cualquier cosa que vea en línea que parezca demasiado horrible o demasiado bueno para ser verdad. Esta es la nueva normalidad con VEO 3 Generación de videos: no puede tratar ningún videoclip que ve como real, a menos que sea de una organización de noticias de buena reputación u otro tercero en el que sabe que puede confiar.
La generación de videos Veo 3 de Gemini es solo el primer salto de una piedra en el estanque de la generación de videos AI ampliamente accesible y verdaderamente realista.Los modelos de generación de videos AI solo se volverán más realistas, ofrecerán más funciones y también proliferarán más. Atrás quedaron los días en que la evidencia de video de algo es la pistola de fumar. Si la verdad no está muerta, ahora es diferente y requierecuidadosoverificación.
Sobre Ruben Circelli
Analista, software
He estado escribiendo sobre tecnología de consumo y videojuegos durante más de una década en una variedad de publicaciones, incluidas Destructoid, GamesRadar+, LifeWire, PCGamesn, Relieed Reviews y What Hi-Fi?, Entre otros. En PCMAG, reviso el software de IA y productividad, desde chatbots hasta aplicaciones de listas de tareas pendientes. En mi tiempo libre, es probable que esté cocinando algo, jugar un juego o jugar con mi computadora.
Dado el creciente número de personas que recurren a ChatGPT al estudiar un idioma extranjero, la investigación pionera de UPF revela el potencial y las deficiencias de aprender un segundo idioma de esta manera.
Según el estudio, que analiza el uso de ChatGPT por estudiantes chinos que aprenden español, la plataforma les ayuda a resolver consultas específicas, especialmente vocabulario, escritura y comprensión de lectura. Por el contrario, su uso no es parte de un proceso de aprendizaje coherente y estructurado y carece de una visión crítica de las respuestas proporcionadas por la herramienta. Por lo tanto, se insta a los profesores de idiomas extranjeros a asesorar a los estudiantes para que puedan hacer un uso más reflexivo y crítico de ChatGPT.
Esto se revela en el primer estudio cualitativo en el mundo para examinar cómo los estudiantes chinos usan ChatGPT para aprender español, desarrollado por el Grupo de Investigación sobre Aprendizaje y Enseñanza de Lenguas (Gr@EL) del Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje de la UPF. El estudio fue realizado por Shanshan Huang, un investigador del Gr@El, bajo la supervisión del coordinador del grupo de investigación, Daniel Cassany. Ambos han publicado recientemente un artículo sobre el tema en el Journal of China Aprendizaje de idiomas asistidos por computadora.
Para llevar a cabo su investigación, el uso de ChatGPT por 10 estudiantes chinos que aprenden español se examinó cualitativamente durante una semana. Específicamente, se ha analizado en profundidad un total de 370 indicaciones (indicaciones de que cada usuario ingresa a ChatGPT para obtener la información deseada) en profundidad, junto con las respuestas correspondientes de la plataforma. El estudio ha sido complementado por cuestionarios administrados en los estudiantes y los comentarios de los propios diarios de aprendizaje de los estudiantes.
Las ventajas de chatgpt
La herramienta sirvió como una sola ventana desde la cual resolver todas las consultas lingüísticas, que se adapta a las necesidades de cada estudiante. Con respecto al potencial de CHATGPT para los idiomas de aprendizaje, el estudio revela que permite a los estudiantes obtener respuestas a diferentes consultas sobre el idioma extranjero que están aprendiendo, en este caso, español, desde la única plataforma tecnológica.
Por ejemplo, pueden interactuar con ChatGPT para preguntar sobre vocabulario y ortografía, en lugar de conectarse primero a un diccionario digital y luego a un corrector ortográfico. Además, la plataforma se adapta al perfil y las necesidades de cada estudiante específico, en función del tipo de interacciones propuestas por cada usuario.
En 9 de cada 10 ocasiones, los estudiantes no plantean preguntas de seguimiento después de recibir su primera respuesta de ChatGPT. Sin embargo, el estudio advierte que la mayoría de los estudiantes usan ChatGPT sin crítica, ya que generalmente no plantean preguntas de seguimiento después de obtener una respuesta inicial a sus consultas específicas sobre el idioma español.
De las 370 interacciones analizadas, 331 (89.45%) involucraron una sola respuesta-respuesta. El resto de las interacciones analizadas corresponden a 31 circuitos de respuesta-respuesta sucesivos en los que el estudiante pidió a la herramienta una mayor claridad y precisión, después de haber recibido la información de respuesta inicial.
La mayoría de las consultas tratan con vocabulario, comprensión de lectura y escritura, y consultas sobre la comunicación oral y la gramática son residuales.
Por otro lado, el estudio muestra qué temas de consultas específicas plantean los estudiantes en el chat. Casi el 90%se refiere al vocabulario (36.22%), comprensión de lectura (26.76%) y escritura en español (26.49%). Sin embargo, solo uno de cada 10 se refiere a consultas gramaticales, especialmente cuando se trata de conceptos complejos y expresión oral.
Los investigadores advierten que esta distribución de los temas de consultas podría explicarse por factores culturales y tecnológicos. Por un lado, el modelo para aprender español en China pone menos énfasis en la comunicación oral que en las habilidades de escritura y comprensión de lectura. Por otro lado, la versión 3.5 de ChatGPT, que es utilizada por los estudiantes que participaron en el estudio, es más capaz de generar e interpretar textos escritos que interactuar con los usuarios durante una conversación.
Sin embargo, habría una necesidad en los estudios posteriores para analizar si los estudiantes de idiomas extranjeros aprovechan la próxima versión de ChatGPT (GPT-4) para mejorar sus habilidades de comunicación oral.
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Fomentar un nuevo modelo de la relación estudiante-maestro-maestro
En vista de los resultados del presente estudio, los investigadores enfatizan que, más allá de la promoción de la educación digital de los estudiantes, es aún más importante fortalecer su pensamiento crítico y sus habilidades de autoaprendizaje. Los profesores de idiomas extranjeros pueden desempeñar un papel fundamental en la guía de los estudiantes sobre cómo organizar su aprendizaje paso a paso con el apoyo de herramientas de IA como ChatGPT con una visión crítica.
El estudio de UPF recomienda que los maestros deben ayudar a los estudiantes a desarrollar indicaciones más efectivas y fomentar un mayor diálogo con ChatGPT para explotar mejor sus capacidades. En resumen, el estudio respalda un nuevo modelo de relación para maestros, herramientas de IA y estudiantes que pueden fortalecer y mejorar su proceso de aprendizaje.
Más información:
Shanshan Huang et al, aprendizaje en español en la era de la IA: AI como herramienta de andamio, Journal of China Aprendizaje de idiomas asistidos por computadora (2025). Doi: 10.1515/jccall-2024-0026
Proporcionado por Universitat Pompeu Fabra – Barcelona
Citación: CHATGPT útil para aprender idiomas, pero la visión crítica de los estudiantes debe ser fomentada al usarla, dice Study (2025, 3 de junio) recuperado el 3 de junio de 2025 de https://phys.org/news/2025-06-chatgpt-languages-students-critical-vision.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
No creo que haya seguido a sabiendas una receta a la carta. Para mí, hornear siempre ha sido divertido, desordenado y tonto. Una excusa para comer glaseado directamente del tazón, luego reír cuando nada se levanta o una bandeja de galletas se fusiona en una galleta gigante porque colé la masa en la bandeja en grupos que estaban demasiado juntos.
Entonces, cuando me pidieron que probara el modo de voz avanzado de Chatgpt mientras hornear y luego escribir sobre él, estaba ansioso por ver cómo mi enfoque caótico encajaría con el robótico de Chatgpt.
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