El chatbot de IA ChatGPT4 proporciona muchas funciones útiles, como comprender idiomas, extraer información y transcribir imágenes, para ayudarle con sus tareas diarias. Es fácil acceder al sitio web y a la aplicación para obtener orientación sobre cualquier Chromebook, teléfono inteligente o tableta útil. Ya sea que necesite ayuda con su tesis o desee mejorar su flujo de trabajo, ChatGPT tiene muchas herramientas para descubrir. Nuestra guía de consejos y trucos lo guiará a través de los mejores trucos de productividad que encontrará con ChatGPT.
Si bien ChatGPT es una IA conversadora entrenada en el procesamiento del lenguaje natural, OpenAI advierte que “ChatGPT es sensible a cambios en la frase de entrada o a intentar el mismo mensaje varias veces”. Es posible que necesite utilizar varias indicaciones o abordar la indicación desde otro ángulo para obtener una respuesta adecuada.
Relacionado
Descubra qué es ChatGPT, cómo funciona, qué puede hacer con él y cuánto cuesta utilizar el chatbot de IA más avanzado de OpenAI.
ChatGPT es valioso para la depuración. Puedes pedirle a ChatGPT que revise una línea de código o un bloque de código completo. ChatGPT tiene una amplia formación en programación. Puede utilizar indicaciones sencillas para solicitar comentarios o pedirle que le guíe a través de soluciones. Para comenzar con la asistencia de depuración de ChatGPT, intente el siguiente mensaje:
Si la solución sugerida por ChatGPT no funciona, solicite otro enfoque a ChatGPT. ChatGPT todavía está aprendiendo, por lo que tus experiencias pueden variar.
Al planificar un proyecto laboral o escolar, no es fácil saber por dónde empezar. Puedes usar ChatGPT para dividir un tema general en subtemas para comenzar. Al enviar indicaciones, proporcione quién, qué, cuándo, dónde y por qué, comenzando con el objetivo del proyecto y el propósito, plataforma u organización previstos. Para comenzar, intente lo siguiente:
ChatGPT lo divide en un esquema, que puedes usar como plantilla de proyecto. Después de redactar el proyecto con ChatGPT, copie el texto en cualquier procesador de textos o abra un documento de Google. También puedes pedirle a ChatGPT que ponga esto en un formato estructurado como texto sin formato (.txt), Markdown (.md) o HTML.
Al crear contenido, es necesario conocer a la audiencia y cómo adaptarse al contexto que la rodea. No siempre es fácil entender cómo captar la audiencia, especialmente aquella en torno a la cual has adaptado tu contenido. Aquí es donde ChatGPT puede hacer el trabajo pesado. Analiza el contexto de tu contenido y te ayuda a generar excelentes titulares para una plataforma. Por ejemplo, puedes pedirle que cree algunos títulos para X y Facebook. A continuación se muestra un ejemplo del uso de ChatGPT para crear títulos y titulares:
ChatGPT le explica cómo crear un título o titular exitoso para la plataforma adecuada. Por ejemplo, cuando escribes en X, considerarás las etiquetas apropiadas para tu publicación. Para Facebook, las llamadas a la acción son mejores. Cuando no esté seguro de cómo captar la atención de su audiencia en una plataforma determinada, pruebe ChatGPT.
La ideación puede ser un desafío. Quieres proponer un tema o una idea que sea relevante pero única para tu historia. En lugar de buscar en Google una lista de problemas, perfeccione sus ideas con ChatGPT. Por ejemplo, es posible que desees hablar sobre política y cómo incorporar la IA generativa en la agenda política de un político es una mala idea (o puedes convertir la historia en algo positivo). Cuando no esté seguro de qué dirección tomar, así es como ChatGPT puede ayudarle:
No confíe en las respuestas generativas de la IA cuando tenga preguntas sobre un tema. En su lugar, utilícelo para indicarle el lugar correcto. Aunque ChatGPT desglosa el tema, pídale fuentes primarias y secundarias que le ayuden con su investigación.
Ya sea que utilice una IA de grabación para transcribir notas de una reunión o tenga una larga lista de temas discutidos, ChatGPT puede resumir y reorganizar las notas de la reunión. Puede pedirle a ChatGPT que convierta las notas en viñetas, las coloque en una tabla o las convierta a HTML para publicarlas en línea. También puedes solicitarle a la IA que lo ordene como una lista de acciones. Es útil cuando las notas de la reunión le resultan abrumadoras pero no quiere perderse anuncios ni fechas límite importantes.
También puedes hacer esto para cualquier nota. Mi favorito personal es usar ChatGPT para reorganizar mis notas de lectura para el trabajo. También puedes transformar notas de clase desordenadas en notas de estudio utilizables.
Es posible que necesites reorganizar o compartir documentos en varios idiomas, especialmente si trabajas para una corporación o equipo multinacional. Pero es posible que necesite ayuda para encontrar el correcto. Puedes pedirle a ChatGPT que traduzca el contenido de un documento a un idioma con el que estés más familiarizado.
ChatGPT tiene capacidades de traducción (que son mejores que Google Translate en cuanto a contexto), pero no son perfectas. Utilice esto como aproximación y solicite ayuda a un traductor profesional o a su empresa con tareas relacionadas con el trabajo.
Relacionado
Extraiga fácilmente información de sus documentos
Escribir correos electrónicos puede llevar mucho tiempo. Es posible que su trabajo implique redactar correos electrónicos para clientes o que necesite comunicarse con otras cuentas de Workspace como parte de su flujo de trabajo. ChatGPT puede simplificar los correos electrónicos cambiando un tono estresado y breve por algo apropiado para el trabajo al escribirle a su supervisor. Aquí le mostramos cómo aliviar la carga redactando correos electrónicos con ChatGPT:
Revise la política de privacidad de OpenAI antes de publicar. Evite compartir información personal y confidencial mientras se comunica con el chatbot de IA.
Relacionado
Google Workspace es esencial para el trabajo desde casa y el trabajo híbrido
Escribir cartas de presentación puede resultar desalentador cuando se busca empleo, especialmente cuando debe adaptarlas al empleador y a la solicitud de empleo. Utilice ChatGPT para redactar una carta de presentación dirigida a su posible empleador y al mismo tiempo agregue detalles como objetivos personales para el puesto, características y otros detalles cruciales para conseguir el puesto.
Confiar en ChatGPT para crear cartas de presentación no es la mejor práctica. En su lugar, utilice la carta de presentación generada como plantilla.
Si trabaja con conjuntos de datos a diario, utilice ChatGPT para reconocer patrones, realizar consultas y crear resúmenes con tablas y gráficos. ChatGPT le permite cargar conjuntos de datos en varios formatos, incluidos Excel (.xls y .xlsx), valores separados por comas (.csv), PDF (.pdf) y JSON.
Hay un límite de carga de archivos. Puede registrarse en ChatGPT Plus para eliminar el límite de carga de archivos. De lo contrario, solo podrá cargar hasta 20 archivos por ciclo de vida de GPT. El límite se actualiza cada 24 horas. También hay una restricción de tamaño de carga de archivos de 512 MB por archivo, y los archivos de texto y documentos cargados tienen un límite de 2 millones de tokens por archivo (lo que no se aplica a las hojas de cálculo). Para archivos CSV u hojas de cálculo, los archivos no pueden exceder los 50 MB. Las imágenes tienen una restricción de 20 MB por imagen.
Los límites de uso incluyen 10 GB para un usuario final y 100 GB para una organización.
El modelo de lenguaje grande (LLM) de OpenAI reduce la carga de las tareas rutinarias, lo que reduce el estrés del trabajo y la escuela. Sin embargo, ChatGPT no es perfecto. La IA puede cometer errores. También puede malinterpretar las indicaciones y afirmar que no sabe la respuesta, pero sí la sabe cuando modifica la indicación. ChatGPT también puede ser detallado con su resultado, por lo que sus empleadores y profesores sabrán si lo usa. Depender del chatbot de IA puede generar problemas éticos en el lugar de trabajo (y en la escuela). Si incorpora ChatGPT en su flujo de trabajo laboral o escolar, considere las limitaciones y los riesgos.
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.
3 Ver galería
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.
3 Ver galería
(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.
3 Ver galería
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?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
Startups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
Suno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
Deepgram: Revolucionando el Reconocimiento de Voz con IA
Dos periodistas octogenarios deman a ChatGPT por robar su trabajo
Inside the OpenAI-DeepSeek Distillation Saga & Alibaba’s Most Powerful AI Model Qwen2.5-Max
De ChatGPT a mil millones de agentes
