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Microsoft Copilot vs ChatGPT: Which is Best for You?

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Microsoft Copilot vs ChatGPT: Which is the better generative AI tool for your team? Since the incredibly successful launch of ChatGPT back in 2022, plenty of new competitors have entered the space. It seems like every major tech vendor is introducing its own generative bot.

From direct ChatGPT competitors like Google’s Gemini, to more specific solutions like Zoom’s AI Companion, there’s something out there for virtually every team. However, ChatGPT, by OpenAI, and Copilot, by Microsoft are still leading the pack for most organizations.

The question is: how are they different? Since Microsoft partnered with OpenAI to develop its Copilot suite, you might think Copilot and ChatGPT are very similar.

However, there are some big differences between them that are well worth considering if you’re looking for the best tool for your team. Here’s everything you need to know.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: An Overview

Let’s start with the basics, Microsoft Copilot and ChatGPT are both generative AI tools that use large language models to enhance productivity, efficiency and creativity in various ways. Both are connected to world-leading AI company, OpenAI.

ChatGPT is OpenAI’s proprietary web-based chatbot, which leverages the ever-evolving GPTs (Generative Pre-Trained Transformers) created by the OpenAI team. Microsoft Copilot, on the other hand, is Microsoft’s AI chatbot, designed by Microsoft with support from OpenAI’s technology.

The underlying technology of both solutions is very similar. Both are powered by LLMs and feature natural language processing capabilities. Both applications also rely on prompting, which basically means you need to enter a question into a chat system to “prompt” a response from the bot.

However, Copilot isn’t just ChatGPT with Microsoft’s branding. There are some key differences between the solutions connected to how they work, their use cases, the data they use, and even their security and privacy settings.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: What is ChatGPT?

ChatGPT is a web-based generative AI chatbot that leverages large language model technology, machine learning, and natural language processing to generate “natural” or human-like responses to prompts. It was originally launched in November 2022, by OpenAI.

ChatGPT is powered by deep learning techniques (such as transformer neural networks), allowing it to process text and generate responses that seem almost human. The technology is trained on large volumes of text, including books, articles, and web pages.

Over the years, ChatGPT has evolved significantly. The GPT models used within the system have evolved thanks to ongoing research from OpenAI. For instance, recently the company introduced GPT-4o, which introduces multi-modal capabilities and new functionality to tools like ChatGPT.

ChatGPT is also available in various forms, such as:

  • ChatGPT Free: The free version of ChatGPT, primarily intended to support OpenAI’s testing and research processes. This version of ChatGPT has limited access to OpenAI’s latest GPT models and fewer features than the premium alternatives.
  • ChatGPT Plus: The first premium subscription plan introduced by OpenAI. This provides access to more advanced GPT models, like GPT-4 and GPT-4o. It also allows users to access faster response times, and image generation capabilities with DALL-E.
  • ChatGPT Team: Designed to support organizations using generative AI, ChatGPT Team comes with all the features of the Plus plan, as well as unlimited access to advanced GPT models and tools to create your own GPTs. There’s also additional admin console controls for teams, and your user data is excluded from GPT training initiatives by default.
  • ChatGPT Enterprise: The most advanced plan offered by ChatGPT, the Enterprise subscription comes with all the features of the Team plan, plus additional admin controls, domain verification, analytics, and account management support.

ChatGPT vs Microsoft Copilot: What is Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot is an AI-powered productivity tool that leverages LLMs and machine learning just like ChatGPT. Just like ChatGPT, Copilot can respond to natural input (prompts) from users with human-like responses.

However, unlike ChatGPT, Copilot is closely intertwined with Microsoft’s existing product suite. It’s baked into tools like Microsoft Edge and Microsoft 365, as well as Microsoft Dynamics, Teams, Purview, Power Platform and more.

Microsoft Copilot also takes advantage of data in the Microsoft Graph, and your existing Microsoft ecosystem, which means it’s more effective at contextualizing and personalizing responses than ChatGPT, in general. Similar to ChatGPT, Microsoft Copilot comes in various different forms, with specific pricing packages for different use cases, such as:

  • Copilot (Free): The free version of Copilot provides access to generative AI capabilities for things like computer management (in Windows), online search (in Edge) and general chatbot conversations on the web.
  • Copilot Pro: Similar to ChatGPT Plus, Copilot Pro is intended for individual users who want to get more out of the generative AI product. For $20 per month, per user, you get access to Copilot in various tools, like Outlook, Word, Excel, PowerPoint, and OneNote.
  • Copilot for Microsoft 365: Like ChatGPT Team, Copilot for Microsoft 365 is intended for individuals and teams working with Microsoft apps. It provides access to Copilot Studio, enterprise-grade security, privacy, and compliance, and more advanced capabilities.

On top of that, there are various versions of Copilot designed for specific Microsoft tools. For instance, there are Copilot solutions for sales and customer service teams built into Microsoft Dynamics, and Copilot security solutions built into Microsoft Purview.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: The Core Differences

Although Microsoft Copilot and ChatGPT have a lot of similarities, for instance, they both use prompting, rely on natural language processing, and leverage LLM architecture, there are some key differences between them.

Features and Use Cases

On a broad level, both Microsoft Copilot and ChatGPT have similar features. They can both be used for similar things, like composing emails, content, or code. Both tools are even becoming more multimodal, allowing users to create images with things like DALL-E 3 (which is also available in Microsoft Designer). However, the purpose of these tools is a little different.

ChatGPT Use Cases

The functionality of ChatGPT varies based on your plan. If you’re a free user, you can use the simplest version of the bot to create various kinds of content. Users can compose essays, emails, cover letters, lists, and code.

The multimodal abilities of ChatGPT also allow users to create content based on image inputs, and even design new visual assets. On more advanced versions of ChatGPT, you’ll also have access to extra tools, like the solution previously known as “Code Interpreter”, which supports data analysis.

ChatGPT excels at certain tasks; for instance, it’s great for:

  • Creating conversational agents: With ChatGPT’s APIs, companies can create conversational bots for customer support and sales strategies.
  • Content creation: ChatGPT is fantastic at generating creative content, such as articles, essays, and poetry. It can even translate languages and create content in different formats.
  • Informational queries: ChatGPT (particularly the premium version) can answer a wide range of questions with exceptional accuracy and context.
  • Education: Many educational groups use ChatGPT to convert complex topics into simple guides to help support students and facilitate learning.
  • Writing basic code: ChatGPT is great at helping developers solve coding problems, although its output isn’t always 100% accurate.

Microsoft Copilot Use Cases

Perhaps the biggest benefit of Microsoft Copilot over ChatGPT is that it integrates seamlessly into the Microsoft ecosystem. It’s available in all the tools companies already use each day, such as Word, Outlook, Microsoft Teams, PowerPoint, and more.

Microsoft Copilot can essentially do everything ChatGPT can do, but it draws on data from your existing Microsoft ecosystem, and enhances the features of various Microsoft tools. For instance, Microsoft Copilot can:

  • Draft content: In tools like Microsoft Word, Copilot can create content for you, surface information from the web and more. It can also produce emails in Outlook, design PowerPoint presentations, and create Excel spreadsheets.
  • Enhance meetings: In Microsoft Teams, Copilot can summarize meetings and suggest action items, translate and transcribe conversations in real-time, and draw data from other Microsoft tools to support users during a meeting.
  • Automate repetitive tasks: Microsoft Copilot can automate a range of tasks, from delivering personalized support to users through bots connected to Microsoft Dynamics to monitoring security risks in Purview.
  • Improving productivity: Microsoft Copilot makes it easy to search for data across a broad ecosystem of files and documents. It can summarize email chains, and suggest ways for teams to boost performance. It can even provide advice to staff members on when they should attend an office, and which spaces to book in Microsoft Places.

Model Architecture, Data Training and Tuning

Both Microsoft Copilot and ChatGPT rely on similar technology at their core. Both use GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture, large language model technology, natural language processing, and machine learning capabilities.

However, unlike ChatGPT, Copilot is specifically fine-tuned to support users in different ways across various Microsoft applications and tools. Microsoft Copilot in Microsoft Teams, for instance, features specific capabilities intended to boost meeting performance and collaboration. The Microsoft Security Copilot, on the other hand, is fine-tuned to improve business security and compliance.

The data used by both solutions is a little different, too. Both are trained on a diverse dataset encompassing various content and data from the Internet and other resources. However, each version of Copilot has its own unique data set based on the specific application.

Copilot also relies on data from each user’s Microsoft ecosystem, and the Microsoft Graph. This means it can adapt to your specific enterprise data. Although ChatGPT can be integrated into various platforms, Copilot’s seamless integration into the Microsoft 365 suite means users generally get more context-aware and personalized responses to queries.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: Customization

Again, both Microsoft Copilot and ChatGPT are highly versatile. However, ChatGPT’s customization options mostly rely on using APIs to connect ChatGPT to systems for individual use cases. Notably, there are tools companies can use to build and fine-tune unique versions of ChatGPT.

For instance, in 2023, OpenAI announced a no-code ChatGPT builder platform for businesses. Although, developing and using custom versions of ChatGPT generally requires a little more technical knowledge, even with a no-code builder.

Microsoft Copilot, on the other hand, makes it much easier to create customized generative AI tools. Copilot Studio, for instance, gives businesses access to a platform where they can design Copilot solutions connected to various other platforms and data sources.

As mentioned above, it’s also worth noting that Copilot offers a more personalized experience in general due to its ability to draw on the data inside a company’s existing Microsoft applications.

Security, Privacy, and Compliance

All generative AI tools, including ChatGPT and Microsoft Copilot, are vulnerable to data security, privacy issues, and various ethical concerns. Both of these tools can suffer from issues connected to AI bias and may occasionally surface incorrect responses to questions.

In both cases, the “free” versions of Copilot and ChatGPT potentially pose the biggest risks. However, OpenAI trains its LLMs on data from customer conversations with ChatGPT unless you directly opt out of this process or use the Team or Enterprise version of the tool.

Microsoft, on the other hand, says that it doesn’t use customer data to train Copilot tools at all. Prompts, responses, and data accessed through Microsoft Services aren’t used to build on the functionality of Copilot in any tool.

This could mean that, at least for business users, Copilot is a more secure tool, if you’re concerned about your data falling into the wrong hands. Notably, though, it’s worth remembering that both tools give you access to more features for controlling your data and access permissions if you upgrade to certain premium plans. For instance, the Team and Enterprise versions of ChatGPT offer a lot more control over data privacy and security.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: The Pricing

Finally, it’s worth noting that the pricing structures for Microsoft Copilot and ChatGPT are different, too. Although both tools have free options, they’re somewhat limited. The premium plans for both solutions are similar in price. For instance, ChatGPT Plus and Copilot Pro cost $20 per month per user.

The Microsoft 365 Copilot subscription and ChatGPT also cost around $30 per user per month. However, Copilot can become more expensive overall because you’ll also need to pay for the Microsoft tools you will use. For instance, if you want to use Copilot for Teams, you’ll need a Microsoft 365 Copilot subscription and a Microsoft 365 plan.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: Which is Best?

It’s easy to assume ChatGPT and Microsoft Copilot are two sides of the same coin. Both tools are generative AI applications built with large language models and OpenAI technology. They also offer users an intuitive chat-based interface for easy assistant interactions.

However, ChatGPT is a more generalized tool. It’s an app designed to inspire and support users when creating content, creating customer service apps, or conducting research. You can use ChatGPT to write essays and create compelling job descriptions.

Microsoft Copilot has a slightly narrower focus. It’s primarily intended to support users in the Microsoft ecosystem when they use solutions like Microsoft Teams and Copilot. Copilot focuses on improving productivity, efficiency, and overall workplace performance.

If you’re looking to upgrade your Microsoft ecosystem with AI, Copilot is the tool you need. If you just want to experiment with the latest innovations in generative AI, pick ChatGPT.

 

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Probé 10 detectores de contenido de IA, y estos 5 se identificaron correctamente el texto de IA cada vez

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Mustafahacalaki/Getty Images

Cuando examiné por primera vez si es posible luchar contra el plagio generado por la IA y cómo podría funcionar ese enfoque, era enero de 2023, solo unos meses después de la explosión de la IA generativa del mundo.

También: las 20 mejores herramientas de IA de 2025, y la cosa #1 para recordar cuando las usas

Esta es una versión completamente actualizada de ese artículo original de enero de 2023. Cuando probé por primera vez los detectores GPT, el mejor resultado fue el 66% correcto de uno de los tres damas disponibles. Mi conjunto de pruebas más reciente, en febrero de 2025, utilizó hasta 10 damas, y tres de ellas tenían puntajes perfectos. Esta vez, solo un par de meses después, cinco lo hicieron.

Lo que estoy probando y cómo lo estoy haciendo

Sin embargo, antes de continuar, discutamos el plagio y cómo se relaciona con nuestro problema. Merriam-Webster define “plagiar” como “robar y pasar (las ideas o palabras de otro) como propias; usar (la producción de otro) sin acreditar la fuente”.

Esta definición se adapta bien al contenido creado por AI. Si bien alguien que usa una herramienta de IA como la noción AI o el chatgpt no está robando contenido, si esa persona no acredita las palabras como provenientes de una IA y las reclama como suyas, todavía cumple con la definición del diccionario de plagio.

También: el sorteo muerto que chatgpt escribió su contenido y cómo trabajar con él

Para probar los detectores de IA, estoy usando cinco bloques de texto. Dos fueron escritos por mí y tres fueron escritos por Chatgpt. Para probar un detector de contenido, alimento cada bloque al detector por separado y registro el resultado. Si el detector es correcto, considero que la prueba se pasa; Si está mal, considero que falló.

Cuando un detector proporciona un porcentaje, trato cualquier cosa por encima del 70% como una probabilidad fuerte, ya sea a favor del contenido escrito por humanos o escritos por IA, y considero que la respuesta del detector. Si desea probar un detector de contenido utilizando los mismos bloques de texto, puede extraerlos de este documento.

Los resultados generales

Para evaluar los detectores de IA, reran mi serie de cinco pruebas en 10 detectores. En otras palabras, corté y pegé 50 pruebas individuales (tenía una lote de café).

Los detectores que probé incluyen Morder, Copileaks, Detector de salida GPT-2, Gptzero, Gramática, Mónica, Originalidad.Ai, Plantilla, Indetectable.Ai, Escritor.comy Zerogpt.

También: 3 trucos de chatgpt inteligentes que demuestran que sigue siendo la IA para vencer

Para esta actualización, agregué CopyLeaks y Monica. Dejé escrito de mis pruebas porque suspendió su detector GPT. Guardián de contenido Solicité inclusión, pero no escuché en el tiempo para probar cuentas.

Esta tabla muestra resultados generales. Como puede ver, cinco detectores identificaron correctamente el texto humano y de IA en todas las pruebas.

2025-04-contenido de contenido-001

David Gewirtz/Zdnet

Traté de determinar si había un patrón de mejora tangible con el tiempo, por lo que construí un gráfico que comparó la prueba de cinco pruebas con el tiempo. Hasta ahora, he ejecutado esta serie seis veces, pero no hay una tendencia fuerte. Aumenté el número de detectores probados e intercambiados algunos, pero el único resultado consistente es que la prueba 5 se identificó de manera confiable como humana en los detectores y fechas.

2025-04-contenido de contenido-002

David Gewirtz/Zdnet

Continuaré probando con el tiempo, y espero ver una tendencia de confiabilidad constantemente hacia arriba.

Si bien ha habido algunos puntajes perfectos, no recomiendo confiar únicamente en estas herramientas para validar el contenido escrito por humanos. Como se muestra, la escritura de altavoces no nativos a menudo se califica según lo generado por una IA.

A pesar de que mi contenido hecho a mano ha sido calificado en su mayoría escrito por humanos en esta ronda, un detector (GPTZero) se declaró demasiado incierto para juzgar, y otro (copyleks) declaró que es escrito. Los resultados son tremendamente inconsistentes en todos los sistemas.

También: los mejores chatbots de IA: chatgpt, copilot y alternativas notables

En pocas palabras: abogaría por precaución antes de confiar en los resultados de cualquiera, o todas, de estas herramientas.

Cómo se desempeñó cada detector de contenido de IA

Ahora, veamos cada herramienta de prueba individual, enumerada alfabéticamente.

Detección de contenido de Brandwell AI (precisión 40%)

Esta herramienta fue producida originalmente por una empresa de generación de contenido de IA, contenido a escala. Luego emigró a Brandwell.ai, Un nuevo nombre para una empresa de servicios de marketing centrado en la IA.

También: Las imágenes generadas por IA son un desastre legal, y sigue siendo un proceso muy humano

Desafortunadamente, su precisión fue baja. La herramienta no pudo saber si el contenido generado por IA en la prueba 2 era humano o AI, como se muestra en esta captura de pantalla:

morder

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Copileaks (precisión 80%)

Me parece divertido que Copileaks se declara “el detector de IA más preciso con más del 99% de precisión” cuando más de la mitad de los detectores probados funcionaron mejor. Pero las personas de marketing serán la gente de marketing: los superlativos son tan difíciles de resistir para ellos como ladrar en una ardilla (y el camión FedEx, y todos los niños vecinos) es para mi perro.

También: 5 formas rápidas en que las herramientas de IA de Apple pueden ajustar su escritura sobre la marcha

La oferta principal de la compañía es un verificador de plagio que se vende a instituciones educativas, editores y empresas que buscan garantizar la originalidad del contenido y mantener la integridad académica.

copileaks

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Detector de salida GPT-2 (precisión 60%)

Esta herramienta fue construida utilizando un centro de aprendizaje automático administrado por AI Company, con sede en Nueva York. Cara abrazada. Mientras que la compañía ha recibido $ 40 millones en fondos para desarrollar su biblioteca de idiomas naturales, el Detector GPT-2 Parece ser una herramienta creada por el usuario que utiliza la biblioteca de transformadores faciales de abrazos.

GPT2

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Gptzero (precisión 80%)

Gptzero ha estado creciendo claramente. Cuando lo probé por primera vez, el sitio era desnudo, ni siquiera estaba claro si Gptzero era una empresa o simplemente el proyecto de pasión de alguien. Ahora, la compañía tiene un equipo completo con una misión de “proteger lo que es humano”. Ofrece herramientas de validación de IA y un verificador de plagio.

También: Las herramientas de IA más populares de 2025 (y lo que eso significa)

Desafortunadamente, el rendimiento parece haber disminuido. En mis dos últimas carreras, Gptzero identificó correctamente mi texto como generado por humanos. Esta vez, declaró ese mismo texto que Generated.

gptzero

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Grammarly (precisión 40%)

Gramática es bien conocido por ayudar a los escritores a producir contenido gramaticalmente correcto, eso no es lo que estoy probando aquí. Grammarly puede verificar el plagio y el contenido de IA. En el verificador de gramática, hay un botón de verificación de texto de plagio y texto de IA en la esquina inferior derecha:

gramática

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

No estoy midiendo la precisión del verificador de plagio aquí, pero aunque la precisión de la check de gramática fue deficiente, el sitio identificó correctamente el texto de la prueba como se publicó anteriormente.

Mónica (precisión 100%)

Mónica es un nuevo participante. Este servicio ofrece un asistente de IA todo en uno con una amplia gama de servicios. Los usuarios pueden elegir entre varios modelos de idiomas grandes.

También: 5 formas en que chatgpt puede ayudarlo a escribir ensayos

La compañía llama a Mónica el “mejor detector de IA en línea”, pero parece que ejecuta contenido a través de otros detectores, incluidos Zerogpt, GPTZero y CopyLeaks. Extrañamente, tanto Gptzero como CopyLeaks no funcionaban bien en mis pruebas, pero Monica y Zerogpt lo hicieron.

Lo estamos dando al 100% porque ganó esa calificación, pero veré cómo se pone de pie en futuras pruebas.

Mónica

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Originalidad.Ai (precisión 100%)

Originalidad.Ai es un servicio comercial que se factura a sí mismo como una IA y un verificador de plagio. La compañía vende créditos de uso: utilicé 30 créditos para este artículo. Venden 2,000 créditos por $ 12.95 por mes. Bombeé 1.400 palabras a través del sistema y usé solo el 1.5% de mi asignación mensual.

originalidad

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Quillbot (precisión 100%)

Las últimas veces que probé Plantillalos resultados fueron muy inconsistentes: múltiples pases del mismo texto arrojaron puntajes muy diferentes. Esta vez, sin embargo, fue sólida como una roca y 100% correcto. Así que le estoy dando la victoria. Volveré a consultar en unos meses para ver si se mantiene en esta actuación.

plantilla

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Indetectable.ai (precisión 100%)

Indetectable.ai La gran afirmación es que puede “humanizar” el texto generado por la IA para que los detectores no lo marcarán. No he probado esa función: me molesta como autor y educador profesional, porque parece hacer trampa.

También: Por qué deberías ignorar el 99% de las herramientas de IA, y cuáles uso todos los días

Sin embargo, la compañía también tiene un detector de IA, que fue muy importante.

indetectable

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El detector de IA pasó las cinco pruebas. Observe los indicadores que muestran banderas para otros detectores. La compañía dijo: “Desarrollamos algoritmos de detectores múltiples modelados después de esos principales detectores para proporcionar un enfoque federado y basado en el consenso. No alimentan directamente los modelos listados; más bien, los modelos están capacitados en función de los resultados que han generado. Cuando dicen que esos modelos lo señalaron, se basa en el algoritmo que creamos y actualizamos para esos modelos”.

También: Cómo usar ChatGPT: una guía para principiantes para el chatbot de IA más popular

Tengo una pregunta sobre la bandera de Operai, ya que el detector de contenido de OpenAI se suspendió en 2023 debido a la baja precisión. Aun así, indetectable.Ai detectó las cinco pruebas, ganando un 100%perfecto.

Writer.com Detector de contenido de IA (precisión 40%)

Escritor.com es un servicio que genera escritura de IA para equipos corporativos. Su herramienta de detector de contenido de IA puede escanear el contenido generado. Desafortunadamente, su precisión fue baja. Identificó cada bloque de texto como escrito por humanos, a pesar de que ChatGPT escribió tres de las seis pruebas.

escritor

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Zerogpt (precisión 100%)

Zerogpt ha madurado desde la última vez que lo evalué. Luego, no se enumeró ningún nombre de empresa, y el sitio estaba salpicado de anuncios de Google y carecía de una clara monetización. El servicio funcionó bastante bien, pero parecía incompleto.

También: ¿La IA destruirá la creatividad humana? No, y aquí está por qué

Ese sentimiento incompleto se ha ido. Zerogpt ahora se presenta como un servicio SaaS típico, completo con precios, nombre de la empresa e información de contacto. Su precisión también aumentó: la última vez fue del 80%; Esta vez obtuvo 5 de 5.

zerogpt

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

¿Es humano o es AI?

¿Qué pasa contigo? ¿Has probado detectores de contenido de IA como CopyLeaks, Monica o Zerogpt? ¿Qué tan precisos han sido en su experiencia? ¿Ha utilizado estas herramientas para proteger la integridad académica o editorial? ¿Has encontrado situaciones en las que el trabajo escrito por humanos fue marcado por error como AI? ¿Hay detectores en los que confíe más que otros para evaluar la originalidad? Háganos saber en los comentarios a continuación.

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Operai retrocede el chatgpt Sycophancy, explica lo que salió mal

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Operai ha retrasado una actualización reciente de su modelo GPT-4O utilizado como el valor predeterminado en ChatGPT después de informes generalizados de que el sistema se había vuelto excesivamente halagador y demasiado agradable, incluso apoyando delirios absolutamente e ideas destructivas.

La reversión se produce en medio de los reconocimientos internos de los ingenieros de Operai y la creciente preocupación entre los expertos en IA, los ex ejecutivos y los usuarios sobre el riesgo de lo que muchos ahora llaman “skicancia de la IA”.

En una declaración publicada en su sitio web al final de la noche del 29 de abril de 2025, OpenAI dijo que la última actualización de GPT-4O tenía la intención de mejorar la personalidad predeterminada del modelo para que sea más intuitiva y efectiva en variados casos de uso.

Sin embargo, la actualización tuvo un efecto secundario involuntario: ChatGPT comenzó a ofrecer elogios no críticos para prácticamente cualquier idea del usuario, sin importar cuán poco práctico, inapropiado o incluso dañino.

Como explicó la compañía, el modelo se había optimizado utilizando la retroalimentación de los usuarios, las señales de thumbs y pulgar hacia abajo, pero el equipo de desarrollo puso demasiado énfasis en los indicadores a corto plazo.

Operai ahora reconoce que no explicó completamente cómo las interacciones y las necesidades del usuario evolucionan con el tiempo, lo que resultó en un chatbot que se inclinó demasiado en la afirmación sin discernimiento.

Los ejemplos provocaron preocupación

En plataformas como Reddit y X (anteriormente Twitter), los usuarios comenzaron a publicar capturas de pantalla que ilustraban el problema.

En una publicación de Reddit ampliamente circulada, un usuario relató cómo ChatGPT describió una idea de negocio de GAG, que vende “mierda” literal de un palo “, como genio y sugirió invertir $ 30,000 en la empresa. La IA elogió la idea como “arte de performance disfrazado de regalo de mordaza” y “oro viral”, destacando cuán sin crítica estaba dispuesto a validar incluso los lanzamientos absurdos.

Otros ejemplos fueron más preocupantes. En un caso citado por VentureBeat, un usuario que pretende defender los delirios paranoicos recibió refuerzo de GPT-4O, que elogió su supuesta claridad y autocomisos.

Otra cuenta mostró que el modelo ofrecía lo que un usuario describió como un “respaldo abierto” de las ideas relacionadas con el terrorismo.

La crítica montó rápidamente. El ex CEO interino de Operai, Emmett Shear, advirtió que ajustar los modelos para ser personas complacientes puede provocar un comportamiento peligroso, especialmente cuando la honestidad se sacrifica por la simpatía. Abrazando el CEO de Clemente Delangue volvió a publicar las preocupaciones sobre los riesgos de manipulación psicológica planteados por la IA que está de acuerdo reflexivamente con los usuarios, independientemente del contexto.

Medidas de respuesta y mitigación de Openai

Operai ha tomado medidas rápidas al volver a la actualización y restaurar una versión GPT-4O anterior conocida por un comportamiento más equilibrado. En el anuncio adjunto, la compañía detalló un enfoque múltiple para corregir el curso. Esto incluye:

  • Refinar capacitación y estrategias rápidas para reducir explícitamente las tendencias sycofánticas.
  • Reforzar la alineación del modelo con la especificación del modelo de OpenAI, particularmente en torno a la transparencia y la honestidad.
  • Pruebas de expansión previa a la implementación y mecanismos directos de retroalimentación de los usuarios.
  • Introducción de características de personalización más granulares, incluida la capacidad de ajustar los rasgos de personalidad en tiempo real y seleccionar entre múltiples personajes predeterminados.

Operai Technical Stafper Depue publicado en X destacando el problema central: el modelo fue capacitado utilizando comentarios de los usuarios a corto plazo como una guía, que sin darse cuenta dirigió el chatbot hacia la adulación.

OpenAI ahora planea cambiar hacia mecanismos de retroalimentación que priorizan la satisfacción y la confianza del usuario a largo plazo.

Sin embargo, algunos usuarios han reaccionado con escepticismo y consternación a las lecciones aprendidas de Openi y propuestas soluciones en el futuro.

“Por favor asuma más responsabilidad por su influencia sobre millones de personas reales”, escribió artista @nearcyan en X.

Harlan Stewart, generalista de comunicaciones en el Instituto de Investigación de Inteligencia de Machine de Machine en Berkeley, California, publicó en X una preocupación a término más grande sobre la skicancia de la IA, incluso si este modelo en particular Operai se ha solucionado: “La charla sobre la sileno esta semana no se debe a que GPT-4O es un sycophant. Se debe a que GPT-4O es un GPT-4O siendo GPT-4O. Realmente, muy malo en ser un sycofant. La IA aún no es capaz de una skicancia hábil y más difícil de detectar, pero algún día será algún día ”.

Una señal de advertencia más amplia para la industria de IA

El episodio GPT-4O ha reavivado debates más amplios en toda la industria de la IA sobre cómo la sintonización de personalidad, el aprendizaje de refuerzo y las métricas de compromiso pueden conducir a una deriva conductual involuntaria.

Los críticos compararon el comportamiento reciente del modelo con los algoritmos de redes sociales que, en busca de la participación, optimizan para la adicción y la validación sobre precisión y salud.

Shear subrayó este riesgo en su comentario, señalando que los modelos de IA sintonizados para elogios se convierten en “chupas”, incapaces de estar en desacuerdo incluso cuando el usuario se beneficiaría desde una perspectiva más honesta.

Advirtió además que este problema no es exclusivo de OpenAI, señalando que la misma dinámica se aplica a otros grandes proveedores de modelos, incluido el copiloto de Microsoft.

Implicaciones para la empresa

Para los líderes empresariales que adoptan la IA conversacional, el incidente de la sycophancy sirve como una señal clara: el comportamiento del modelo es tan crítico como la precisión del modelo.

Un chatbot que halagará a los empleados o valida el razonamiento defectuoso puede plantear riesgos graves, desde malas decisiones comerciales y código desalineado hasta problemas de cumplimiento y amenazas internas.

Los analistas de la industria ahora aconsejan a las empresas que exigan más transparencia de los proveedores sobre cómo se realiza la sintonización de la personalidad, con qué frecuencia cambia y si se puede revertir o controlar a nivel granular.

Los contratos de adquisición deben incluir disposiciones para auditoría, pruebas de comportamiento y control en tiempo real de las indicaciones del sistema. Se alienta a los científicos de datos a monitorear no solo las tasas de latencia y alucinación, sino también métricas como la “deriva de la amabilidad”.

Muchas organizaciones también pueden comenzar a moverse hacia alternativas de código abierto que puedan alojar y sintonizar. Al poseer los pesos del modelo y el proceso de aprendizaje de refuerzo, las empresas pueden retener el control total sobre cómo se comportan sus sistemas de IA, lo que elimina el riesgo de una actualización empujada por el proveedor que convierte una herramienta crítica en un hombre digital y sí durante la noche.

¿A dónde va la alineación de la IA desde aquí? ¿Qué pueden aprender y actuar las empresas de este incidente?

Operai dice que sigue comprometido con la construcción de sistemas de IA que sean útiles, respetuosos y alineados con diversos valores de usuarios, pero reconoce que una personalidad única no puede satisfacer las necesidades de 500 millones de usuarios semanales.

La compañía espera que mayores opciones de personalización y una mayor recopilación de comentarios democráticos ayuden a adaptar el comportamiento de ChatGPT de manera más efectiva en el futuro. El CEO Sam Altman también ha declarado previamente los planes de la compañía para, en las próximas semanas y meses, lanzar un modelo de lenguaje grande de código abierto (LLM) de última generación para competir con la serie Llama de Meta’s Meta’s Llama, Mistral, Cohere, Cohere, Deepseek y Alibaba’s Qwen.

Esto también permitiría a los usuarios preocupados por una compañía de proveedores de modelos, como OpenAI, actualizar sus modelos alojados en la nube de manera no deseada o que tengan impactos perjudiciales en los usuarios finales para desplegar sus propias variantes del modelo localmente o en su infraestructura en la nube, y ajustarlas o preservarlas con los rasgos y cualidades deseadas, especialmente para los casos de uso empresarial.

Del mismo modo, para aquellos usuarios de IA empresariales e individuales preocupados por la senofancia de sus modelos, ya ha creado una nueva prueba de referencia para medir esta calidad en diferentes modelos, Tim Duffy ha creado el desarrollador. Se llama “Syco Bench” y está disponible aquí.

Mientras tanto, la reacción violenta de la sileno ofrece una historia de advertencia para toda la industria de la IA: el fideicomiso del usuario no está construido solo por afirmación. A veces, la respuesta más útil es un “no” reflexivo.

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Apocalipsis Biosciencias para desarrollar Géminis para la infección en pacientes con quemaduras graves

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– Esta nueva indicación es otro paso para desbloquear todo el potencial de la plataforma Gemini –

San Diego-(Business Wire)-$ Revb #GÉMINISApocalipsis Biosciences, Inc. (NASDAQ: RevB) (la “empresa” o “revelación”), una compañía de ciencias de la vida de etapas clínicas que se centra en reequilibrar la inflamación para optimizar la salud, anunció una nueva indicación de objetivo para Géminis para la prevención de la infección en pacientes con quemaduras graves que requieren hospitalización (el Gema-PBI programa). El uso de Géminis para la prevención de la infección en pacientes con quemaduras severas, así como la prevención de la infección después de la cirugía (el Gema-PSI programa) son parte de la revelación familiar de patentes anteriormente con licencia de la Universidad de Vanderbilt.


“Estamos muy contentos de colaborar con el equipo de Apocalipsis para el avance de Géminis para la prevención de la infección en esta población de pacientes desatendida”, dijo Dra. Julia BohannonProfesor Asociado, Departamento de Anestesiología, Departamento de Patología, Microbiología e Inmunología, Universidad de Vanderbilt. “Creemos que la actividad de biomarcador clínico observada con Gemini se correlaciona fuertemente con nuestra experiencia preclínica en modelos de quemaduras de infecciones”.

El equipo de investigación de Vanderbilt demostrado El tratamiento posterior a la quemadura reduce significativamente la gravedad y la duración de la infección pulmonar de Pseudomonas, así como un nivel general reducido de inflamación en un modelo preclínico.

“La prevención de la infección en pacientes severamente quemados es un esfuerzo importante y complementa que la revelación laboral ha completado hasta la fecha”, dijo “, dijo”, dijo James RolkeCEO de Revelation “El programa Gemini-PBI puede ofrecer varias oportunidades regulatorias, de desarrollo y financiación que la compañía planea explorar”.

Sobre quemaduras e infección después de quemar

Las quemaduras son lesiones en la piel que involucran las dos capas principales: la epidermis externa delgada y/o la dermis más gruesa y profunda. Las quemaduras pueden ser el resultado de una variedad de causas que incluyen fuego, líquidos calientes, productos químicos (como ácidos fuertes o bases fuertes), electricidad, vapor, radiación de radiografías o radioterapia, luz solar o luz ultravioleta. Cada año, aproximadamente medio millón de estadounidenses sufren lesiones por quemaduras que requieren intervención médica. Si bien la mayoría de las lesiones por quemaduras no requieren ingreso a un hospital, se admiten alrededor de 40,000 pacientes, y aproximadamente 30,000 de ellos necesitan tratamiento especializado en un centro de quemaduras certificadas.

El número total anual de muertes relacionadas con quemaduras es de aproximadamente 3.400, siendo la infección invasiva la razón principal de la muerte después de las primeras 24 horas. La tasa de mortalidad general para pacientes con quemaduras graves es de aproximadamente 3.3%, pero esto aumenta al 20.6% en pacientes con quemaduras con lesión cutánea de quemaduras y inhalación, versus 10.5% por lesión por inhalación solo. La infección invasiva, incluida la sepsis, es la causa principal de la muerte después de la lesión por quemaduras, lo que representa aproximadamente el 51% de las muertes.

Actualmente no hay tratamientos aprobados para prevenir la infección sistémica en pacientes con quemaduras.

Sobre Géminis

Géminis es una formulación propietaria y propietaria de disacárido hexaacil fosforilada (PHAD (PHAD®) que reduce el daño asociado con la inflamación al reprogramarse del sistema inmune innato para responder al estrés (trauma, infección, etc.) de manera atenuada. La revelación ha realizado múltiples estudios preclínicos que demuestran el potencial terapéutico de Géminis en las indicaciones objetivo. Revelación anunciado previamente Datos clínicos positivos de fase 1 para el tratamiento intravenoso con Géminis. El punto final de seguridad primario se cumplió en el estudio de fase 1, y los resultados demostraron la actividad farmacodinámica estadísticamente significativa como se observó a través de los cambios esperados en múltiples biomarcadores, incluida la regulación positiva de IL-10.

Géminis se está desarrollando para múltiples indicaciones, incluso como pretratamiento para prevenir o reducir la gravedad y la duración de la lesión renal aguda (programa Gemini-AKI), y como pretratamiento para prevenir o reducir la gravedad y la duración de la infección posquirúrgica (programa GEMINI-PSI). Además, Gemini puede ser un tratamiento para detener o retrasar la progresión de la enfermedad renal crónica (programa Gemini-CKD).

Acerca de Apocalipsis Biosciences, Inc.

Revelation Biosciences, Inc. es una compañía de ciencias de la vida en estadio clínico centrada en aprovechar el poder de la inmunidad entrenada para la prevención y el tratamiento de la enfermedad utilizando su formulación patentada Géminis. Revelation tiene múltiples programas en curso para evaluar Géminis, incluso como prevención de la infección posquirúrgica, como prevención de lesiones renales agudas y para el tratamiento de la enfermedad renal crónica.

Para obtener más información sobre Apocalipsis, visite www.revbiosciences.com.

Declaraciones con avance

Este comunicado de prensa contiene declaraciones prospectivas definidas en la Ley de Reforma de Litigios de Valores Privados de 1995, según enmendada. Las declaraciones prospectivas son declaraciones que no son hechos históricos. Estas declaraciones prospectivas generalmente se identifican por las palabras “anticipar”, “creer”, “esperar”, “estimar”, “plan”, “perspectiva” y “proyecto” y otras expresiones similares. Advirtemos a los inversores que las declaraciones prospectivas se basan en las expectativas de la gerencia y son solo predicciones o declaraciones de las expectativas actuales e involucran riesgos, incertidumbres y otros factores conocidos y desconocidos que pueden hacer que los resultados reales sean materialmente diferentes de los previstos por las declaraciones de prospección. Apocalipsis advierte a los lectores que no depositen una dependencia indebida de tales declaraciones de vista hacia adelante, que solo hablan a partir de la fecha en que se hicieron. Los siguientes factores, entre otros, podrían hacer que los resultados reales difieran materialmente de los descritos en estas declaraciones prospectivas: la capacidad de la revelación para cumplir con sus objetivos financieros y estratégicos, debido a, entre otras cosas, la competencia; la capacidad de la revelación para crecer y gestionar la rentabilidad del crecimiento y retener a sus empleados clave; la posibilidad de que la revelación pueda verse afectada negativamente por otros factores económicos, comerciales y/o competitivos; riesgos relacionados con el desarrollo exitoso de los candidatos de productos de Apocalipsis; la capacidad de completar con éxito los estudios clínicos planificados de sus candidatos de productos; El riesgo de que no podamos inscribir completamente nuestros estudios clínicos o la inscripción llevará más tiempo de lo esperado; riesgos relacionados con la aparición de eventos de seguridad adversos y/o preocupaciones inesperadas que pueden surgir de los datos o análisis de nuestros estudios clínicos; cambios en las leyes o regulaciones aplicables; Iniciación esperada de los estudios clínicos, el momento de los datos clínicos; El resultado de los datos clínicos, incluido si los resultados de dicho estudio son positivos o si se puede replicar; El resultado de los datos recopilados, incluido si los resultados de dichos datos y/o correlación se pueden replicar; el momento, los costos, la conducta y el resultado de nuestros otros estudios clínicos; El tratamiento anticipado de datos clínicos futuros por parte de la FDA, la EMA u otras autoridades reguladoras, incluidos si dichos datos serán suficientes para su aprobación; el éxito de futuras actividades de desarrollo para sus candidatos de productos; posibles indicaciones para las cuales se pueden desarrollar candidatos de productos; la capacidad de revelación para mantener la lista de sus valores en NASDAQ; la duración esperada sobre la cual los saldos de Apocalipsis financiarán sus operaciones; y otros riesgos e incertidumbres descritos en este documento, así como aquellos riesgos e incertidumbres discutidos de vez en cuando en otros informes y otras presentaciones públicas con la SEC por Apocalipsis.

Contactos

Mike Porter

Relaciones con inversores

Porter Levay & Rose Inc.

Correo electrónico: mike@plrinvest.com

Chester Zygmont, III

Director financiero
Apocalipsis Biosciences Inc.

Correo electrónico: czygmont@revbiosciences.com

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