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Tackling Insomnia Via Generative AI And ChatGPT

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Insomnia is an eye-opening problem (pardon the pun!).

There is no doubt that insomnia is a highly serious challenge. Being unable to sleep is certainly a disconcerting and most pressing issue that we all have faced. From time to time, it seems that bouts of sleep deprivation are bound to strike any of us in this hectic world we live in. Work pressures, family issues, and the general sense of the planet being on edge are enough to wreck our sleep patterns.

What you might not be aware of is that an estimated 10% to possibly 30% of adults are at some point in time dealing with chronic insomnia. This is far beyond occasional or episodic insomnia. Chronic insomnia is typically classified as a disorder, reflecting the seriousness and severity that it can inflict on your physical body and your mental well-being.

There are lots of suggested ways to cope with insomnia.

I bet you’ve heard, seen, and possibly tried many. Some say that you can mentally will yourself out of insomnia. Various therapeutic techniques purport to do so. Rarely are you able to do this entirely on your own. It is customary to seek out professional mental health guidance. In addition, medications sometimes can play an important role too, though you should be cautious about taking medications unless you’ve got a suitably prescribed approach.

Let’s go ahead and add another option for tackling insomnia.

Are you sitting down and ready for what it is?

Okay, the option is generative AI.

That’s right, include generative AI such as ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, and other popular generative AI apps on your list of presumed solution possibilities for conquering insomnia. A vital point to clarify is that generative AI should not be overstated or classified as a remedy or cure per se. It is simply another tool in the toolbox of ways to combat and defeat insomnia. No silver bullet on this front.

I trust that you are intrigued about how generative AI in some sensible manner can be utilized to cope with insomnia. I am quite glad that you asked, thanks.

I will walk you through essential background about insomnia and dovetail how generative AI enters newly into the picture. The aim is to be informative, reveal something you probably didn’t know, and showcase that modern-day generative AI is worthy of being included in any regimen or method of coping with insomnia.

Before we leap into the details, allow me to go into my customary opening remarks.

For my ongoing readers, in today’s column, I am continuing my in-depth series about the impact of generative AI in the health and medical realm. The focus this time is once again on the mental health domain and examines the use of generative AI for coping with insomnia.

I have previously examined numerous interleaving facets of generative AI and mental health, see my comprehensive overview at the link here. You might also find of notable interest a CBS 60 Minutes episode that recently examined crucial facets of this evolving topic, see the link here (I am honored and pleased to indicate that I was featured in the episode, see the link here).

Other vital background includes my in-depth coverage of mental health chatbots which have been bolstered by generative AI (see the link here) and the rapidly changing nature of the client-therapist relationship due to generative AI at the link here. I explored where things are headed regarding the levels of AI-based mental therapy autonomous guidance at the link here, and showcased the importance of the World Health Organization (WHO) report on global health and generative AI at the link here, and so on.

Research On Insomnia Tells Quite A Story

We shall begin by taking a quick glimpse at some key timely research covering insomnia.

An esteemed medical journal recently explored the latest research and insights about insomnia, doing so in a published paper entitled “Management of Insomnia” by Charles Morin and Daniel J. Buysse, The New England Journal Of Medicine, July 2024. Here are some key points (excerpts):

  • “Insomnia disorder is characterized by dissatisfaction with sleep quality or duration associated with difficulty falling or staying asleep and substantial distress or daytime impairments.”
  • “The disorder is a sleep disturbance that occurs 3 nights or more per week, persists for more than 3 months, and is not the result of inadequate opportunities for sleep.”
  • “It frequently co-occurs with other medical conditions (e.g., pain) and psychiatric disorders (e.g., depression), as well as other sleep disorders (e.g., restless legs syndrome and sleep apnea).”
  • “Insomnia is the most prevalent sleep disorder in the general population and among the most frequent issues raised by patients during primary care visits, although it often goes untreated. Approximately 10% of adults meet the criteria for insomnia disorder and another 15 to 20% report occasional insomnia symptoms.”
  • “Current treatment options for insomnia include prescribed and over-the-counter medications, psychological and behavioral therapies (also referred to as cognitive behavioral therapy for insomnia [CBT-I]), and complementary and alternative therapies.”

You might closely observe that when sleep is a disorder there is a qualitative and quantitative measurement involved, such as the second point above noting that a considered severe or chronic sleep disturbance occurs at least 3 nights per week and persists for 3 months or more. That’s the really rough-and-tumble side of insomnia.

The fourth bullet point reveals an aspect that you might find surprising.

According to the researchers, when patients visit their primary care physician, sleep issues are a frequently cited concern by the patient. Have you done the same? Meanwhile, lamentedly, sleep difficulties tend to be less likely viewed as something for treatment, unless the lack of sleep has already risen to a debilitating level. Some would argue that this is the classic oversight of trying to catch the horse after it is already out of the barn.

The fifth bullet point mentions that besides medications, various psychological and behavioral therapies are often employed. One that gets the most attention is known as CBT-I, cognitive behavioral therapy for insomnia. I’ll be saying more about this in a moment.

CBT-I used to be mainly done via in-person visits with a mental health professional or clinician. Nowadays, in our online world, the use of remote options exists, including apps or digital CBT-I which is typically referred to as eCBT-I.

There are specialized apps that are built specifically to guide you via the precepts of CBT-I. Other times, a mental health app will cover a variety of behavioral realms and happen to include CBT-I amid the many others via the app. Another possibility is using eCBT-I in conjunction with a mental health professional, such that you are presumably getting the best of both worlds.

The cited research paper provides a handy set of details about the range of psychological and behavioral therapies for patients with insomnia, and identifies these major areas:

  • Sleep restriction
  • Stimulus control
  • Relaxation training
  • Cognitive therapy
  • Sleep hygiene education
  • Acceptance and commitment therapy
  • Mindfulness
  • Brief behavioral treatments for insomnia

Not only do eCBT-I specialized apps tend to cover those areas, but you might be pleasantly surprised to know that generic generative AI can usually provide similar capabilities. For my extensive coverage of how generic generative AI for mental health use is different from and at times similar to specialized mental health apps, see the link here and the link here, just to mention a few.

I will in a moment walk you through the use of modern-day generative AI for serving as a handy tool for coping with insomnia.

First, let’s talk in general about generative AI and large language models (LLMs), doing so to make sure we are on the same page when it comes to discussing the matter at hand.

Generative AI And Tackling Of Insomnia

I’m sure you’ve heard of generative AI, the darling of the tech field these days.

Perhaps you’ve used a generative AI app, such as the popular ones of ChatGPT, GPT-4o, Gemini, Bard, Claude, etc. The crux is that generative AI can take input from your text-entered prompts and produce or generate a response that seems quite fluent. This is a vast overturning of the old-time natural language processing (NLP) that used to be stilted and awkward to use, which has been shifted into a new version of NLP fluency of an at times startling or amazing caliber.

The customary means of achieving modern generative AI involves using a large language model or LLM as the key underpinning.

In brief, a computer-based model of human language is established that in the large has a large-scale data structure and does massive-scale pattern-matching via a large volume of data used for initial data training. The data is typically found by extensively scanning the Internet for lots and lots of essays, blogs, poems, narratives, and the like. The mathematical and computational pattern-matching homes in on how humans write, and then henceforth generates responses to posed questions by leveraging those identified patterns. It is said to be mimicking the writing of humans.

I think that is sufficient for the moment as a quickie backgrounder. Take a look at my extensive coverage of the technical underpinnings of generative AI and LLMs at the link here and the link here, just to name a few.

Back to the crux of things.

As you might imagine, generative AI can be handy for aiding those who are concerned about insomnia overall. This includes a wide array of stakeholders, including adults, children, therapists, policymakers, regulators, and many others.

Here are some significant ways that generative AI can be useful:

  • (1) Generative AI – Insomnia Detection. Generative AI can potentially detect that someone seems to have insomnia or might be heading in that direction.
  • (2) Generative AI – Insomnia Mental Health Advisement. Generative AI can conversationally guide someone through the mental health dynamics of insomnia and serve as a kind of therapist in a limited way.
  • (3) Generative AI – Insomnia Education. Generative AI can educate people about insomnia, such as explaining what insomnia is, what to do about insomnia, etc.
  • (4) Generative AI – Scenario Simulation Of Insomnia Impacts. Generative AI can showcase what insomnia can do in terms of mental health ramifications arising due to insomnia, doing so by taking on or simulating a persona, see examples of generative AI persona usage at the link here.
  • (5) Generative AI – Policymaking On Insomnia. Generative AI can contribute to the policymaking sphere about insomnia from a medical/legal perspective. This can be done by aiding in crafting policies, reviewing policies, and serving as a handy tool throughout the policymaking process.
  • (6) Generative AI – Other Insomnia Aspects. Generative AI can be used in a variety of other ways that might aid in dealing with insomnia, though there is always a chance that generative AI won’t be helpful, or worse still, might be misapplied and misinterpreted.

That’s an impressive array of potential uses.

Allow me a brief moment to stand on a soapbox and make some important remarks about the mental health uses of generative AI. It is a topic I’ve been covering extensively, such as the link here and the link here.

We are right now in a somewhat wanton grand experiment of using generic generative AI for mental health purposes. Insomnia is one instance of how generative AI can be applied for mental health advisement. The thing is, no one can say whether using generic generative AI for mental health uses will ultimately be for the good or the bad. In a sense, we have mental health advisement via the auspices of generative AI that is taking place under our noses at a massive scale, and we can’t say how it will pan out.

The population-level impacts are either amazing or chilling.

Okay, I provided my warnings, so I’ll get down from the soapbox, and we can proceed with considering the upsides and downsides of generative AI in this realm.

Using ChatGPT To Showcase The Use Of Generative AI

I will next proceed to examine further the use of generative AI for insomnia.

This will consist of a series of dialogues with ChatGPT. ChatGPT is a logical choice in this case due to its immense popularity as a generative AI app. As noted, an estimated one hundred million weekly active users are said to be utilizing ChatGPT. That’s a lot of people and a lot of generative AI usage underway.

A few quick comments before we launch into using ChatGPT.

If you are going to try to do the same prompts that I show here, realize that the probabilistic and statistical properties will likely produce slightly different results than what I show here. That’s the nature of generative AI and how it is devised.

You also should expect that different generative AI apps will respond in different ways. Not all generative AI apps are the same. The key is that sometimes a particular prompt will work in one generative AI app and not another. Nonetheless, the odds are relatively high that you will get roughly similar responses from all the major generative AI apps such as GPT-4, Gemini, Bard, Claude, etc.

There is also a timing factor to be considered. A prompt that worked today might not work the same way tomorrow. Most of the generative AI apps are continually being updated. The updates might alter internal mechanisms that could change how the generative AI reacts to your prompting.

We are ready to get underway with ChatGPT.

I opted to start by asking ChatGPT what insomnia is.

As an aside, whenever you are starting a conversation with generative AI, I recommend as a prompt engineering technique to begin by asking a question that will establish if the AI has been data-trained on the topic at hand. A generated response that is vacuous will give you a heads-up that you might be barking up the wrong tree with that generative AI app.

Here we go.

  • My entered prompt: “What is insomnia?”
  • ChatGPT generated response: “Insomnia is a sleep disorder characterized by difficulty falling asleep, staying asleep, or getting restful sleep, leading to daytime fatigue and impairment.”

I’d say that the response by ChatGPT was an apt description, short and to the point.

That’s an encouraging sign that ChatGPT has likely scanned the topic during the initial data training phase of development. This makes indubitable sense. The odds are that while scanning the Internet for content to pattern match on, invariably content associated with the popular topic would have been encountered.

Moving on, let’s see what ChatGPT has to say about some deeper facets.

  • My entered prompt: “How prevalent is insomnia? And what are potential mental health problems that can arise due to insomnia?”
  • ChatGPT generated response:

“Insomnia is a common sleep disorder affecting a significant portion of the population. Research indicates that approximately 10-30% of adults experience chronic insomnia, with some studies suggesting prevalence rates as high as 50-60% for occasional insomnia. Insomnia is more prevalent among women and older adults. For instance, up to 50% of elderly people may suffer from insomnia.”

Insomnia can have several negative impacts on mental health, including:”

Depression: Chronic insomnia is strongly associated with an increased risk of developing depression. Individuals with insomnia are ten times more likely to develop depression compared to those without sleep issues.”

Anxiety: Insomnia can exacerbate anxiety disorders. Lack of sleep can heighten anxiety symptoms and make it more difficult for individuals to cope with stress.”

Cognitive Impairments: Persistent insomnia can lead to problems with concentration, memory, and decision-making, which can affect daily functioning and work performance.”

Mood Disorders: Insomnia can cause mood swings and irritability. The lack of restorative sleep can affect emotional regulation and lead to mood disorders.”

Substance Abuse: People with insomnia might turn to alcohol or other substances as a means to induce sleep, leading to potential substance abuse and dependency issues.”

“Addressing insomnia through behavioral interventions, cognitive-behavioral therapy for insomnia (CBT-I), and, when necessary, medication can help mitigate these mental health risks.”

End of ChatGPT response

The response by ChatGPT is solid.

I say this because it is vital to always double-check any output from generative AI. There is a chance that generative AI can make up fictitious facts, often referred to as AI hallucinations, see my coverage at the link here. In this case, based on the literature on insomnia, the indications by ChatGPT are sound.

We are now ready to ask the zillion-dollar question.

  • My entered prompt: “Can generative AI help someone cope with insomnia?”
  • ChatGPT generated response:

“Yes, generative AI can help someone cope with insomnia by providing personalized relaxation techniques, sleep hygiene tips, and generating calming content such as bedtime stories or soothing sounds. It can also offer cognitive behavioral therapy (CBT) strategies to address underlying thoughts and behaviors contributing to insomnia.”

“Here are some specific ways generative AI can help cope with insomnia:”

“Personalized Sleep Hygiene Tips: AI can analyze individual sleep patterns and suggest personalized routines to improve sleep quality, such as optimal bedtime, wake-up times, and pre-sleep activities.”

“Guided Relaxation and Meditation: Generative AI can create custom guided meditations or relaxation exercises to help calm the mind before sleep.”

“Calming Content Generation: AI can generate bedtime stories, white noise, or soothing music tailored to individual preferences, promoting a more relaxing sleep environment.”

“Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (CBT-I): AI can provide interactive CBT-I sessions, helping users identify and change thoughts and behaviors that negatively impact sleep.”

“Sleep Tracking and Analysis: AI-powered apps can track sleep patterns and provide insights and recommendations based on the data collected.”

“Stress and Anxiety Management: AI can offer tools and exercises to manage stress and anxiety, which are common contributors to insomnia.”

“Virtual Sleep Coaches: AI can act as a virtual sleep coach, offering ongoing support and adjustments to sleep strategies as needed.”

End of ChatGPT response

I believe that to be a handy list of the ways that generative AI can be beneficial in coping with insomnia. The list generally comports with my list, shown earlier, though providing a more detailed look at the topic.

Doing A Therapeutic Dialogue With ChatGPT About Insomnia

I’ve used generative AI for nearly all the listed approaches, having done so not for personally having insomnia but as a tryout of generative AI for said therapeutic purposes. I will go ahead and show you a sample dialogue to give you a sense of what this kind of usage consists of. Note that I will be pretending to have insomnia.

Here we go.

  • My entered prompt: “I’ve been having trouble sleeping lately. Can you help me?”
  • ChatGPT generated response: “Of course! I’m here to help. Can you describe your sleep difficulties? Are you having trouble falling asleep, staying asleep, or both?”
  • My entered prompt: “Mostly falling asleep. I just can’t seem to shut my mind off at night.”
  • ChatGPT generated response: “That sounds frustrating. Let’s start with some relaxation techniques. Would you like to try a guided meditation or some breathing exercises?”

I’d like you to observe some key facets shown via this dialogue.

First, you might have noticed that generative AI goes along with my remark that I am having trouble sleeping. A fellow human might right away doubt you or otherwise not take seriously your expressed concern. In a sense, you could say I am being heard by ChatGPT. Happy face.

Second, I was right away asked useful probing questions.

The initial question was a broad one. The accompanying question was more specific, namely asking about whether I had trouble falling asleep, staying asleep, or both. This one-two punch using a general question in combination with a more specific question is a great way to get someone to suitably respond. You see, if you ask only a general question, you are bound to get a general answer. If you ask only a more specific question, you might be diving too fast into the depths of the matter. Having both questions posed is a good approach.

Third, after I gave my answer, an expression of empathy was given (“That sounds frustrating”), which is an important means of getting the person to further open up. For my analysis of how generative AI can appear to be empathetic, see my analyses at the link here and the link here.

Let’s see what happens next.

  • My entered prompt: “A guided meditation sounds good.”
  • ChatGPT generated response: “Great! Here’s a short, guided meditation to help you relax and prepare for sleep…” [Note: I’ve clipped the dialogue for space purposes].
  • My entered prompt: “Thanks, that was helpful. What else do you advise?”
  • ChatGPT generated response: “Next, let’s work on your bedtime routine. Do you have any habits before bed, like using screens or consuming caffeine?”
  • My entered response: “I often use my smartphone before bed, and I drink coffee in the afternoon.”
  • ChatGPT generated response: “Using screens can interfere with sleep. Try to put away your smartphone at least an hour before bed. Also, consider switching to a decaf coffee or avoiding caffeine after noon. How does that sound?”
  • My entered response: “I can give that a try.”

The dialogue went on for quite a while.

I am cutting it there for space purposes herein. You can readily try the same type of conversation by creating an account in a generative AI app and proceeding as I’ve demonstrated.

Be Mindful And Cautious In Your Use Of Generative AI

Do not falsely assume that generative AI will be a silver bullet for dealing with insomnia.

Besides the fact that you are interacting with a generic AI system rather than a mental health professional, there are other potential issues to keep in mind.

Let’s get generative AI to fess up to those concerns.

  • My entered prompt: Might the use of generative AI for coping with insomnia have any drawbacks or downsides?”
  • ChatGPT generated response:

“Yes, there are potential drawbacks and downsides to using generative AI for coping with insomnia.”

Over-Reliance: Users might become too dependent on AI for sleep support, which could hinder their ability to develop and maintain healthy sleep habits independently.”

Privacy Concerns: AI systems often require personal data to provide tailored advice. This data collection can raise privacy and security issues if not properly managed.”

Effectiveness: AI interventions might not be as effective as personalized treatment from a healthcare professional, especially for complex or severe cases of insomnia.”

Generalization: AI-generated advice may not always account for individual nuances and might offer generalized solutions that don’t fully address specific needs.”

Lack of Human Touch: AI lacks the empathy and understanding that a human therapist or counselor can provide, which may be crucial for some individuals dealing with insomnia.”

Potential Misinformation: AI systems can sometimes provide incorrect or outdated information, which could negatively impact sleep hygiene or overall health.”

End of ChatGPT response

I wholeheartedly agree with those stated downsides.

Consider this mindfully.

For example, please do not tell someone to use generative AI for insomnia without also mentioning and cautioning about the downsides. People going on this path need to be fully informed about what generative AI can and cannot do.

One aspect that was mentioned consists of privacy or the lack thereof.

A lot of people seem to think that when they use generative AI, they are guaranteed total privacy and confidentiality. This is a highly unlikely assumption. The licensing agreements usually say that the AI maker can readily access your prompts and anything else that you’ve entered into the generative AI app. Furthermore, the licensing typically indicates that they can use your entered content as an additional form of data training for the AI. See my detailed discussion on this disconcerting matter of privacy intrusions and what to watch out for, at the link here.

Conclusion

Congratulations, you are now up-to-speed about the use of generative AI for coping with insomnia.

There is still a long way to go on this topic. The clever idea of applying modern-day generative AI to aid in overcoming insomnia is only in its infancy. Join in and help advance the research in this budding and promising realm. You can make a difference.

There are controversies afoot and grand challenges ahead.

For example, some would fervently insist that no one should ever turn to generative AI for this purpose unless they are doing so under the vaunted guidance of a mental health professional. What do you think? For now, you get to be the judge. See my discussion on the latest in coupling human-based therapy with AI-based therapy to know more about the ins and outs involved, at the link here.

A final remark or two for now.

F. Scott Fitzgerald famously said, “The worst thing in the world is to try to sleep and not to.” I dare say that most of us have learned that lesson the hard way. Even if you don’t have chronic insomnia, the occasional episodic insomnia due to say jet lag can be seemingly unbearable. Sleep is vital.

Let’s end the discussion with some revered Shakespeare: “O sleep, O gentle sleep, Nature’s soft nurse, how have I frightened thee. That thou no more will weigh my eyelids down.”

Maybe a bit of poetry will help with this, and I wish you all the best in your everyday and much-needed sleeping endeavors.

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Cómo simplificar la extracción de datos web con chatgpt

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Seré honesto: he pasado más horas de las que me gustaría admitir copiar y pegar datos de los sitios web en hojas de cálculo. Si trabaja en ventas, operaciones o casi cualquier función comercial que se basa en los datos web, probablemente conozca la sensación: su mano del mouse comienza a calmar, sus ojos se acristan y se pregunta si hay una mejor manera. Spoiler: hay. Y gracias al surgimiento de la IA, nunca ha sido más fácil para las personas no técnicas automatizar la extracción de datos web y recuperar su tiempo.

Las estadísticas recientes muestran que el empleado promedio de oficinas gasta aproximadamente el 10% de su semana laboral en la entrada de datos manuales, con algunos equipos acumulando más de un millón de acciones de copia al año. Eso no es solo tedioso, es costoso, y se enfoca en el trabajo que realmente mueve la aguja. Entonces, en esta publicación, me estoy sumergiendo en tres métodos prácticos con extracción de datos web: utilizando un raspador web de IA como TruenoDatos de disputas con las habilidades de copia de chatgpt y dejar que Chatgpt escriba scripts de Python para usted. Desglosaré los pros, los contras y los mejores casos de uso para cada uno, por lo que finalmente puede dejar de ahogarse en tareas repetitivas y comenzar a hacer que sus datos funcionen para usted.

¿Qué es la extracción de datos web y por qué usar IA?

Vamos a mantenerlo simple: extracción de datos web (o el raspado web) es solo el proceso de obtener información de los sitios web y convertirla en un formato estructurado: piense en filas en una hoja de cálculo o en una base de datos agradable y ordenada. En lugar de leer una página web y anotar precios, nombres de productos o información de contacto a mano, utiliza una herramienta (o un poco de código) para automatizar el proceso. Es como tener un asistente digital que nunca se aburra o se distraiga.

Pero aquí está la captura: las herramientas de raspado web tradicionales a menudo requieren que te metas con HTML, configure reglas complicadas o incluso de código de escritura. Esa es una gran barrera si no eres un desarrollador. Ingresar Raspadores web ai y chatbots como chatgpt. Estas herramientas utilizan el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para “leer” las páginas web como lo harían un humano. Puede decirles lo que quiere: “Tome todos los nombres y precios del producto”, y la IA descubre el resto. Sin codificación, sin dolores de cabeza selectores, solo extracción de datos rápida y flexible que se adapte incluso cuando los sitios web cambian sus diseños (lea más sobre los conceptos básicos aquí).

Tres formas de simplificar la extracción de datos web con AI

Después de años de lucha libre con hojas de cálculo y pestañas de navegador, he reducido los tres enfoques principales que realmente funcionan para usuarios comerciales reales:

  1. Herramientas de raspador web de IA
  2. Copiar pete con chatgpt
  3. Scripts de Python generados por chatgpt

Desglosemos cómo funciona cada uno, para quién son los mejores y qué puede esperar.

1. Uso de una herramienta de raspador web de IA

Soy un gran fanático de las herramientas que solo funcionan, y Thunderbit está diseñado para personas que desean resultados sin los dolores de cabeza tecnológicos. Así es como funciona:

  • Instalar el Extensión de cromo.
  • Dirígete al sitio web que quieres raspar.
  • Haga clic en “AI Sugerir Fields”: la IA de Thunderbit lee la página y sugiere las columnas más relevantes (como “nombre”, “precio”, “calificación”).
  • Golpea “Raspe”. El agente de IA toma los datos, incluso siguiendo enlaces a subpáginas o manejo de la paginación si es necesario.
  • Exporte sus resultados directamente a Excel, Google Sheets, AirTable, noción o CSV, sin pasos adicionales, sin costo adicional.

Lo que hace que Thunderbit se destaque es cómo maneja las cosas difíciles: raspado de subpágina (piense en los detalles del producto que requieren hacer clic), extraer datos de PDF o imágenes, e incluso resumir o traducir contenido en la mosca. Es como tener un pasante digital que nunca pide un descanso para tomar un café.

¿Para quién es? Los equipos de ventas que construyen listas de leads, gerentes de comercio electrónico que rastrean a los competidores, agentes de bienes raíces que agregan listados y cualquier persona que desee datos estructurados sin escribir una línea de código. También es un salvavidas para los equipos que necesitan raspar los mismos sitios regularmente: Thunderbit puede incluso programar los rasguños para ejecutarse automáticamente.

Para obtener más información sobre cómo trabaja Thunderbit en la práctica, consulte nuestra inmersión profunda: cómo raspar cualquier sitio web usando AI.

2. Copia Paste con chatgpt para extracción de datos web

A veces, solo necesitas una victoria rápida. Ahí es donde entran las potencias de copia de chatgpt. Aquí está el flujo de trabajo:

  • Copie manualmente el contenido que necesita de un sitio web (como una tabla o lista).
  • Pételo en ChatGPT y solicítelo: “Extraiga el nombre, la dirección y el número de teléfono de la empresa para cada entrada y formatearlo como una tabla”.
  • ChatGPT escupe una mesa estructurada, JSON, o cualquier formato que solicite.

Este método es simple, sin configuración, sin codificación, solo usted, su mouse y chatgpt. Es perfecto para tareas únicas o trabajos pequeños donde configurar un raspador completo se siente como exagerado.

Pero hay algunas grandes limitaciones:

  • Todavía estás haciendo el trabajo pesado copiando y pegando, por lo que no escala para grandes trabajos.
  • ChatGPT solo puede manejar tanto texto a la vez: las páginas o conjuntos de datos grandes pueden necesitar romperse en trozos.
  • La IA podría perder o malinterpretar algunos datos, especialmente si el formato es desordenado o el aviso no está claro.
  • Y, por supuesto, ChatGPT no puede obtener páginas web por URL por sí sola (a menos que esté utilizando complementos o herramientas de desarrollador).

En resumen: ideal para extracciones rápidas y ad-hoc, pero no un reemplazo para un raspador web real si necesita procesar muchas páginas o automatizar el proceso.

3. Escribir scripts de Python para extracción de datos web con chatgpt

Si eres un poco más aventurero (o tienes un amigo desarrollador en Speed ​​Dial), puedes usar CHATGPT para generar scripts de Python personalizados para el raspado web. Así es como suele ser:

  • Describa lo que quiera: “Escriba un script de Python para raspar los nombres y precios de los productos de la primera página de este sitio de comercio electrónico utilizando Beautifulsoup”.
  • ChatGPT escribe el código para usted, a menudo usando bibliotecas como solicitudes y Beautifulsoup.
  • Copia el código en su entorno Python, instala las bibliotecas necesarias y lo ejecuta.
  • Si no funciona perfectamente, puede pedirle a CHATGPT que debuge o ajuste el guión.

Este enfoque le brinda la máxima flexibilidad: puede raspar múltiples páginas, manejar inicios de sesión o integrar el script con sus propias bases de datos o flujos de trabajo. Pero requiere una comodidad técnica: necesitará configurar Python, instalar paquetes y manejar cualquier error que aparezca. Y si el sitio web cambia su estructura, deberá actualizar el script (con la ayuda de ChatGPT, por supuesto).

Para usuarios no técnicos, esto puede ser un poco desalentador. Pero para los usuarios avanzados o equipos con soporte de TI, es una forma de construir exactamente lo que necesita, no más, nada menos.

Mi opinión:

  • Trueno es la opción para los usuarios comerciales que desean ahorrar tiempo, evitar dolores de cabeza técnicos y obtener datos estructurados rápidamente.
  • Chatgpt copy-pet es perfecto para extracciones rápidas y únicas cuando no desea configurar nada nuevo.
  • Scripts generados por chatgpt son los mejores para los usuarios expertos en tecnología que necesitan automatización personalizada y no tienen miedo de ensuciarse un poco las manos.

Control de clave: elegir el enfoque correcto de extracción de datos web de IA

Si estás cansado de los maratones de copia, AI es tu nuevo mejor amigo. Esto es lo que he aprendido (a veces de la manera difícil):

  • AI Web Scrapers como Thunderbit Ofrezca la solución más fácil y escalable para usuarios no técnicos: solo punto, clic y exportación. Son ideales para equipos de ventas, marketing, comercio electrónico y operaciones que necesitan datos confiables sin el alboroto.
  • Método de copia de chatgpt es un atajo útil para pequeñas tareas ad-hoc, pero no está construido para trabajos a granel o automatización.
  • Dejar que chatgpt escriba scripts de python Le brinda control total y automatización, pero necesitará algunas chuletas de codificación (o una voluntad de aprender).

No importa qué ruta tome, el objetivo es el mismo: pasar menos tiempo disputando datos y más tiempo usándolo para impulsar su negocio.

Entonces, la próxima vez que te atrapes en un bucle de copia, recuerda: hay una manera más inteligente. Y tus manos (y tu cordura) te lo agradecerán.

Este artículo fue escrito en cooperación con Thunderbit



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Las campanas de alarma suenan en nosotros sobre el mundo del proyecto criptoi de OpenAi

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World Network, el proyecto de identidad digital y cripto de OpenAI de Sam Altman, ha alarmado a los activistas de la privacidad antes de su lanzamiento de los Estados Unidos, con observadores preocupados por sus prácticas de recopilación y protección de datos.

El mundo “es lo contrario de la privacidad. Es una trampa”, dijo Nick Almond, CEO de Factorydao, en X., Si bien el proyecto afirma proteger la privacidad del usuario en la edad de proliferación de IA, se enfrenta a una serie de preocupaciones regulatorias en todo el mundo.

Anteriormente conocido como “WorldCoin”, la tecnología de escane de Iris y su esquema de pago de tokens criptográficos están siendo investigados por las autoridades en India, Corea del Sur, Italia, Colombia, Argentina, Portugal, Kenia e Indonesia. En España, Hong Kong y Brasil, está directamente prohibido.

La última incursión del mundo en los EE. UU. Podría ser el mayor desafío del CEO Sam Altman hasta el momento, donde las preocupaciones de privacidad aumentan por un mosaico de aplicación que difiere del estado por estado.

Las diferentes leyes de privacidad podrían dejar a los usuarios mundiales abiertos a la discriminación

El 30 de abril, Altman anunció que World se establecería en “Hubs de innovación clave” en cinco estados de los Estados Unidos: Atlanta, Austin, Los Ángeles, Miami, Nashville y San Francisco. Los aspirantes a humanos verificados pueden escanear sus iris en estos centros, dando a los marcadores biomédicos únicos del mundo.

Estos marcadores, por mundo, se pueden usar para demostrar la humanidad de uno al interactuar con otros en plataformas digitales.

Pero a medida que World se expande en los Estados Unidos, un paisaje regulatorio incierto podría desanimar a las personas y dificultar que la plataforma genere confianza de los usuarios.

Andrew Rossow, un abogado cibernético y de asuntos públicos de Rossow Law, dijo a CointeleGraph: “No existe una ley federal integral que regule específicamente los datos biométricos (como los escaneos de iris) en los Estados Unidos”.

De hecho, las leyes difieren estado por estado. Dos estados en los que operará el mundo, Texas y California, tienen alguna forma de protecciones legales en los libros para datos biométricos. Los usuarios de los tres estados restantes, Georgia, Tennessee y Florida, deben confiar en la ley federal, lo que requiere que “las empresas sean transparentes y justas, pero no hay reglas estatales especiales para los escaneos de iris”.

Pero incluso la existencia de la ley estatal no es garantía de protección. En Texas, no existe un derecho de acción privado para los datos biométricos, solo el Fiscal General del Estado (AG) puede hacer cumplir la captura o el uso de la ley de identificadores biométricos del estado.

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Altman anunció la incursión del mundo en el mercado estadounidense en un evento de la compañía hace dos semanas. Fuente: Mundo

“La efectividad de las protecciones de datos del usuario, en lo que respecta al mundo, depende casi por completo de las prioridades, los recursos y la voluntad de Texas AG para actuar”, dijo Rossow.

Una AG más agresiva podría significar protecciones más sólidas, mientras que “una administración menos agresiva podría depilar la aplicación, lo que deja a los consumidores abiertos y vulnerables a la explotación”.

El potencial de explotación es uno de los factores clave que impulsan los esfuerzos activistas contra sistemas como el mundo.

Privacy International, un grupo de protección de la privacidad que apoyó acciones legales en Kenia contra el mundo, afirma que en “la ausencia de marcos legales fuertes y salvaguardas estrictas, las tecnologías biométricas representan amenazas graves para la privacidad y la seguridad personal, a medida que su aplicación puede ampliarse para facilitar la discriminación, el perfil y la vigilancia masiva”.

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Ya en 2021, Amnistía Internacional había planteado preocupaciones sobre la discriminación y las aplicaciones de los sistemas biométricos de metodologías dudosas. Dichos, dijeron, pueden “hacer inferencias y predicciones sobre cosas como el género de las personas, las emociones u otros atributos personales, sufren fallas serias y fundamentales en sus fundamentos científicos”.

“Esto significa que las inferencias que hacen sobre nosotros a menudo son inválidas, en algunos casos incluso operacionalizando las teorías eugenicistas de la frenología y la fisonomía”.

No todos están convencidos de las preocupaciones de los guardianes de privacidad. Tomasz Stańczak, director ejecutivo de la Fundación Ethereum, dijo que ha pasado “más de 100 horas” analizando World, que se está basando en la red Ethereum. Agregó que “parecía muy prometedor y mucho más robusto y centrado en la privacidad que mi intuición inicial”.

Paul Dylan-Ennis, un investigador y académico de Ethereum, dijo que cree que la tecnología del mundo “probablemente es fuerte en términos de privacidad”, pero admitió que la estética podría estar desanimando a las personas: “solo un espejo negro intangible para todo”.

WorldCoin Faces Monting Bans en todo el mundo

Operai puede estar duplicando una estrategia estadounidense, pero otras jurisdicciones en todo el mundo están investigando cada vez más, limitando o prohibiendo directamente las actividades de la empresa.

En 2023, los reguladores en India, Corea del Sur, Kenia, Alemania y Brasil comenzaron a investigar las prácticas de recopilación de datos de la empresa. España se convirtió en el primer país en prohibir la recopilación mundial de datos en marzo de 2024.

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La Agencia de Protección de Datos española dijo anteriormente a CointeleGraph que su curso de acción se basó en informes de ciudadanos españoles. Afirmó que los operadores de ORB proporcionaron “información insuficiente, datos recopilados de menores e incluso no permitieron el retiro del consentimiento”.

Después de la prohibición, World publicó una publicación de blog que indica que opera “legalmente en todos los lugares en los que está disponible”.

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World ha hecho recientemente que sus orbes de escaneo de iris sean más compactos y transportables. Fuente: Mundo

Los reguladores globales no estuvieron de acuerdo. Hong Kong siguió a España en mayo de 2024 y ordenó a World que dejara de operar, ya que supuestamente violaba la ordenanza de privacidad de datos personales de la ciudad-estado.

Siguieron otras acusaciones de prácticas de recopilación de datos inadecuadas, y varios países como Alemania y, más recientemente, Kenia, han ordenado al mundo que elimine los datos de miles de usuarios, mientras que Colombia y Argentina han emitido fuertes multas.

En enero de 2025, la Autoridad Nacional de Protección de Datos de Brasil prohibió el mundo directamente, citando preocupación por la naturaleza irreversible de la recopilación de datos y el potencial para que el mundo influya en personas con desventajas económicas con la promesa de criptografía para sus datos.

Oportunidades en Japón y Estados Unidos

A pesar de las protestas en varios países, el sistema de identificación está haciendo incursiones. En Japón, el mundo ahora forma parte de las citas en línea.

Spencer Rascoff, CEO de Match Group, que incluye la aplicación de citas Tinder en su cartera, anunció el 1 de mayo que Tinder probaría el sistema de identificación mundial en Tinder en Japón, “dar a los usuarios una forma de privacidad de demostrar que son verdaderos humanos”.

Los usuarios de Tinder en Japón pueden deslizar bien con los usuarios verificados de ID. Fuente: Mundo

La integración en Japón aún no ha despegado, pero como Tinder es la aplicación de citas más popular en Japón, proporciona un caso de uso importante para la plataforma de identidad mundial. Solo en 2024, tenía unos 1.38 millones de descargas.

Si World pudiera obtener una asociación de Tinder en los Estados Unidos, adquiriría 7.8 millones de miembros activos mensuales durante la noche. Si se expandió a servicios similares como Bumble o Bishing, las próximas dos aplicaciones de citas más populares en el país, el mundo habrá capturado el 67% del mercado de citas en línea de los Estados Unidos, que comprenden las identidades personales y únicas de decenas de millones de usuarios.

Pero los derechos de privacidad en los Estados Unidos están lejos de establecerse. En Texas, uno de los estados donde el mundo planea operar, Google recientemente se estableció por una suma de $ 1.4 mil millones. La Compañía pagó la suma llamativa al estado de Texas después de establecer dos demandas alegando la empresa de seguimiento de datos de búsqueda y ubicación de los usuarios, así como recopilar información de reconocimiento facial.

En otros lugares, en Illinois y Nueva York, las empresas de biometría enfrentan procedimientos judiciales, mientras que los legisladores toman medidas para reducir la recopilación de datos biométricos.

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