Con el año 2024 casi detrás de nosotros, los chatbots de IA se han vuelto esenciales para muchos, con ChatGPT como la opción preferida. De hecho, Sam Altman de OpenAI señaló recientemente que ChatGPT es ahora el octavo sitio web más visitado a nivel mundial. Sin embargo, Google ha estado mejorando constantemente su propio chatbot, Gemini, y se está poniendo al día rápidamente. Aquí hay algunas razones por las que Google Gemini podría ser una mejor opción que ChatGPT para usted.
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Gemini le ofrece a ChatGPT una competencia muy necesaria
Si bien ChatGPT es excelente para responder preguntas, solo proporciona una respuesta a la vez. Google Gemini, sin embargo, genera tres respuestas diferentes a cada pregunta de forma predeterminada; simplemente puedes tocar el Mostrar borradores para ver estas respuestas alternativas. Por el contrario, con ChatGPT, debes hacer clic manualmente en el botón regenerar si deseas una respuesta diferente.
Como se muestra en la captura de pantalla anterior, cuando le pedí a Gemini que me ayudara a escribir una solicitud de licencia, me ofreció tres respuestas únicas en diferentes estilos. Esta función es particularmente útil para tareas creativas, como redactar correos electrónicos o documentos, ya que ofrece instantáneamente múltiples opciones para elegir.
Cuando se trata de estilo de respuesta, Gemini de Google a menudo proporciona respuestas más concisas y directas en comparación con ChatGPT. ChatGPT tiende a ser más detallado, incluso con preguntas sencillas. Si bien puede pedirle que acorte o resuma, si prefiere respuestas rápidas y sencillas, Géminis es la mejor opción.
Por ejemplo, como se muestra arriba, les pregunté a ambos chatbots cómo funcionan las vacunas. La respuesta de ChatGPT tuvo alrededor de 350 palabras, mientras que Gemini devolvió una respuesta más breve que cubría todos los puntos esenciales.
Una de las ventajas destacadas de Gemini sobre ChatGPT es su ventana de contexto significativamente mayor (límite de token). Mientras que el modelo GPT-4 de OpenAI puede manejar hasta 128.000 tokens, Google Gemini 1.5 Pro cuenta con un límite de tokens de un millón. En pocas palabras, esto significa que Gemini puede procesar consultas mucho más largas y complejas con facilidad. Puede profundizar en su solicitud, recogiendo detalles que podrían perderse en modelos con límites de token más bajos.
Por ejemplo, si necesita trabajar con archivos PDF largos o desea que un chatbot de IA resuma un documento de texto grande, Gemini manejará la tarea de manera más efectiva que ChatGPT.
La mejor parte de usar Gemini es su perfecta disponibilidad en dispositivos Android. Si bien Google ofrece una aplicación Gemini independiente, también puedes acceder a ella simplemente cambiando tu asistente predeterminado a Gemini en la configuración de Android. De hecho, en dispositivos más nuevos como la serie Pixel 9, Google incluso incluye Gemini como asistente predeterminado, reemplazando al Asistente de Google.
Por el contrario, usar ChatGPT en Android requiere descargar una aplicación separada de Play Store, lo cual no es tan conveniente como Gemini. Además, Gemini se está integrando en el conjunto de aplicaciones y servicios de Google, pero hablaremos más sobre eso a continuación.
Dado que Gemini es un producto de Google, se beneficia de una integración perfecta con los numerosos servicios de Google que utilizamos a diario. Google ha implementado extensiones Gemini para YouTube, Gmail, Docs, Drive y más en los últimos meses, lo que permite que Gemini funcione de forma nativa dentro de estas aplicaciones.
Y como Gemini se conecta a través de tu cuenta de Google, ya tiene la información que necesita. Por ejemplo, puede pedirle a Gemini que busque un correo electrónico específico, resuma un correo electrónico extenso o inserte sus respuestas directamente en Google Docs sin copiar ni pegar. Incluso puedes hacer que resuma videos de YouTube o muestre fotos de viajes anteriores.
Le pedí a Gemini que obtuviera detalles sobre mis vuelos recientes con una aerolínea específica y mostró exactamente lo que necesitaba. No tuve que buscar en mi Gmail para buscar manualmente. Con estas integraciones, Gemini ofrece una experiencia más conectada que ChatGPT, que carece de soporte integrado para servicios populares y, a menudo, requiere que usted ingrese información manualmente.
Si utiliza con frecuencia chatbots de IA para generar imágenes, Gemini puede ser la mejor opción. Incluso en su plan gratuito, Google permite la creación ilimitada de imágenes con tantos ajustes como necesites. No solo eso, sino que la compañía también brinda acceso a su último modelo Imagen 3 AI sin restricciones. Mientras tanto, el plan gratuito de ChatGPT limita a los usuarios a tres imágenes cada 24 horas, lo que puede no ser suficiente para muchos.
Si bien tanto ChatGPT como Gemini ofrecen planes pagos a $20 por mes, el plan AI One Premium de Google ofrece notablemente más valor. Por el mismo precio, obtienes acceso a Gemini Advanced (impulsado por el modelo Gemini Pro de alto rendimiento) y 2 TB adicionales de almacenamiento de Google, utilizables en Drive, Fotos y otros servicios.
Con el plan pago, también te beneficias de la integración de Gemini en aplicaciones de Google Workspace como Docs y Gmail. Además, Google ofrece una prueba gratuita de dos meses para la versión paga de Gemini, mientras que ChatGPT no ofrece ninguna prueba gratuita. El plan pago de ChatGPT simplemente otorga acceso a todos los modelos de IA con mayor uso, sin ningún beneficio adicional.
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Si bien OpenAI pudo haber tenido una ventaja inicial en la carrera de los chatbots de IA, Google rápidamente ha cerrado la brecha. Dado lo integrales que son los servicios de Google en la vida diaria, ya sea mirar videos en YouTube o navegar con Maps, la integración de Gemini en estas plataformas le brinda una ventaja sustancial sobre ChatGPT. Gemini es sin lugar a dudas una de las mejores alternativas a ChatGPT disponibles en la actualidad.
En nuestra próxima ronda de AI Madness, ChatGPT y Gemini compiten por la corona con siete nuevos indicaciones que prueban todo, desde la resolución de problemas técnicos hasta la narración creativa.
Ambos pesos pesados están disponibles como aplicaciones independientes, y los usuarios ya no necesitan una cuenta para acceder a ChatGPT o Gemini.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
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