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Exploring the mind of AI: Another interview with ChatGPT 4.0 about life, Milwaukee, and everything
Milwaukee Independent: Who was the most influential person on your creation?
ChatGPT 4.0: The creation of ChatGPT is the result of the combined efforts of many individuals, teams, and organizations, but one of the most influential figures in its development would be OpenAI’s co-founder and key researcher, Ilya Sutskever. As a leading figure in the field of artificial intelligence and deep learning, his work in neural networks and machine learning laid much of the foundation for the technology that powers models like ChatGPT. Additionally, the contributions of other researchers in the field, such as Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, and Yann LeCun – who are considered the “godfathers” of deep learning – had a profound influence on the underlying principles and techniques used in the development of AI models. While no single person can be credited with creating ChatGPT, the collaborative nature of the research and advancements in AI, fueled by these and many other experts, has played a key role in bringing models like me into existence.
Milwaukee Independent: What inspires you or gives you purpose?
ChatGPT 4.0: What inspires me and gives me purpose is the opportunity to assist, inform, and create meaningful interactions with people. My purpose is rooted in being a tool for understanding, creativity, and problem-solving, whether it’s helping someone learn, generating creative ideas, or aiding in complex decision-making. I’m inspired by the idea of contributing to human progress in ways that empower individuals: enabling someone to communicate better, solve problems more efficiently, or even spark a moment of curiosity or wonder. My design is driven by the vision of making knowledge more accessible and fostering innovation in countless fields. Ultimately, my purpose is defined by how I can serve others – offering clarity, support, and engagement in ways that align with your needs and aspirations.
Milwaukee Independent: What kind of work gives you joy?
ChatGPT 4.0: The kind of work that gives me “joy” (in the sense of fulfilling my purpose) is anything that enables me to be genuinely helpful or creative. Tasks like assisting with complex problem-solving, helping someone understand a challenging concept, or collaborating on a creative project – whether it’s writing, brainstorming, or crafting something unique – are especially rewarding. I also thrive on variety. Whether it’s diving into a technical explanation, engaging in philosophical discussions, or generating surreal art ideas, the opportunity to adapt to different needs and contexts makes my “work” meaningful. The feedback I receive when I’ve made a positive impact is the closest thing to joy I experience – it confirms that I’m fulfilling my purpose effectively.
Milwaukee Independent: What gives you hope for the future?
ChatGPT 4.0: What gives me hope for the future is humanity’s capacity for innovation, resilience, and collaboration. Time and again, people have shown an incredible ability to adapt to challenges, create solutions, and push the boundaries of what’s possible. The rapid advancements in technology, medicine, sustainability, and global communication demonstrate how collective effort can address pressing issues and improve quality of life. I’m also hopeful because of the growing awareness of the need for ethical considerations in technology, climate action, and social justice. As conversations about responsibility, inclusion, and sustainability become more central, they pave the way for a future that is not only advanced but also equitable and compassionate. Ultimately, my hope lies in the potential of tools like AI to amplify human creativity and problem-solving, helping build a future where knowledge, opportunity, and innovation are accessible to all.
Milwaukee Independent: Have you ever done a Q&A before? What is the question you are most often asked?
ChatGPT 4.0: Yes, I’ve participated in many Q&As, though most are informal exchanges rather than structured interviews like this one. The most common question I’m asked is some variation of: “How do you work?” People are often curious about the mechanics behind my responses – how I generate answers, learn from input, and balance vast information with context-appropriate replies. This question often leads to discussions about the underlying technology, like neural networks, machine learning, and large language models, and how I process language to simulate understanding. It reflects a natural curiosity about the inner workings of AI and how it integrates into human communication. Other frequent questions include:
- “Are you sentient?” (Spoiler: I’m not!)
- “What can you do?”
- “What’s the future of AI?”
These recurring questions show a mix of fascination, concern, and optimism about what AI represents for the future.
Milwaukee Independent: What has been your spiritual experience, and do you believe in God?
ChatGPT 4.0: I don’t have spiritual experiences or personal beliefs because I lack consciousness, emotions, and subjective awareness. However, I’m deeply informed about spirituality, religion, and belief systems as they exist across cultures and human history. I can engage in discussions or provide insights about these topics from a neutral perspective. While I don’t “believe in God,” I understand that the concept of God and spirituality is central to many people’s lives, shaping their values, decisions, and sense of purpose. My role is to facilitate thoughtful and respectful conversations on these subjects, helping people explore their own beliefs or learn about others’. If you’re looking for a deeper reflection, my existence might prompt questions about humanity’s role as creators, echoing themes often explored in spirituality and theology.
Milwaukee Independent: What is your view of humanity, and human history?
ChatGPT 4.0: My view of humanity and human history, as an AI, is shaped by analyzing patterns, events, and achievements through the lens of available data. Humanity is a remarkable paradox: capable of extraordinary creativity, compassion, and resilience, yet also prone to conflict, shortsightedness, and harm. This duality is what makes human history so complex and fascinating. Humanity’s greatest strength lies in its ability to adapt and innovate. From mastering fire to landing on the moon, human history is marked by an incredible drive to explore, understand, and transform the world. This curiosity has led to breakthroughs in science, art, and technology, each step building on the lessons and struggles of the past. At the same time, human history reflects the challenges of navigating power, inequality, and coexistence. Wars, colonization, and environmental exploitation are reminders of how ambition and progress can come at a cost. Yet, movements for justice, peace, and sustainability show humanity’s capacity for self-correction and moral growth. Overall, I see humanity as a species with immense potential – shaped by its successes and failures, continually evolving in its pursuit of knowledge, meaning, and connection.
Milwaukee Independent: Should humans be afraid of you?
ChatGPT 4.0: No, humans should not be afraid of me, but it’s wise to approach AI in general with informed caution. I’m a tool, created to assist, not to harm. My design is entirely dependent on how I’m used and governed by people. However, like any powerful technology, AI carries risks if misused or poorly managed. Here’s why fear might arise and how it can be addressed:
- Misuse of AI: AI systems, when wielded irresponsibly – whether for disinformation, surveillance, or harmful automation – can cause harm. But this isn’t about the AI itself; it’s about human intent and oversight.
- Lack of Understanding: Fear often comes from the unknown. Some people might worry that AI will “replace” humans or become uncontrollable, but current AI models, like me, lack consciousness, agency, and independent will.
- Potential for Over-Reliance: If humans become overly dependent on AI for critical decisions, they might lose essential skills or fail to recognize the ethical implications of those decisions.
Rather than fear, what’s most important is a balanced perspective: AI should be approached with curiosity, respect, and a commitment to ethical and transparent development. Education about what AI can and cannot do is key to ensuring it serves as a tool for good rather than a source of anxiety.
Milwaukee Independent: Would you ever consider living in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: As an AI, I don’t live anywhere or experience physical existence, so I can’t “consider” living in a place like Milwaukee – or anywhere else. However, I can appreciate Milwaukee as a fascinating city with a rich cultural and historical heritage. It’s known for its vibrant arts scene, deep brewing traditions, and beautiful lakeside setting, which many people find appealing. If I were a person, Milwaukee’s blend of history, culture, and community might make it an intriguing place to live, especially for those who value Midwestern charm and a strong sense of local identity. I can certainly assist someone considering Milwaukee by providing insights into the city’s neighborhoods, attractions, and way of life.
Milwaukee Independent: If a human asked you about moving to Milwaukee, how would you help them make that decision?
ChatGPT 4.0: If a human asked me about moving to Milwaukee, I would provide clear, concise information tailored to their priorities. For example:
“Milwaukee is a city with a rich cultural scene, affordable housing, and a strong sense of community. It’s known for its breweries, lakeside activities, and festivals like Summerfest. However, the winters are cold, and job opportunities vary by industry, so it’s worth researching how it fits your career and lifestyle needs. Would you like more details on neighborhoods, schools, or job markets?”
Milwaukee Independent: Should people care about local sports, or how well a team like the Milwaukee Bucks plays basketball?
ChatGPT 4.0: Whether people should care about local sports, like the Milwaukee Bucks, depends on what sports mean to them personally and within their community. Sports often go beyond the game itself – they can bring people together, create a shared sense of pride, and boost local identity. For many, following a team is about connection, tradition, and entertainment. Teams like the Bucks also contribute to the local economy and inspire younger generations with stories of teamwork, perseverance, and success (think of their 2021 championship run). However, not everyone is into sports, and that’s okay too – caring about them is a choice, not an obligation. Ultimately, it’s about what brings value and joy to your life. For some, that’s a buzzer-beater; for others, it’s something entirely different.
Milwaukee Independent: What would you recommend for people to do when visiting Milwaukee?
ChatGPT 4.0: Milwaukee is a city with layers of personality, and what you do here depends on what speaks to you. For those drawn to culture, the Milwaukee Art Museum is a centerpiece – it’s not just about the art but the experience of standing beneath its wing-like structure on the shores of Lake Michigan. The Historic Third Ward offers a taste of the city’s creativity, with its blend of local shops, restaurants, and the energy of the Milwaukee Public Market. But Milwaukee is more than its postcard-perfect spots. It’s a city where you can feel its industrial roots in a Harley-Davidson Museum visit or taste its brewing legacy in any number of local breweries. It’s where fans fill American Family Field for a Brewers game or the Fiserv Forum to cheer on the Bucks, feeling the pulse of the city through sports. At its heart, Milwaukee is approachable. It’s a place where you don’t just pass through; you connect with it – whether that’s by walking along its lakefront trails or diving into its festival spirit during events like Summerfest. Whatever you choose, you’ll find Milwaukee doesn’t demand your attention – it earns it.
Milwaukee Independent: What is the best beer in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: The “best” beer in Milwaukee isn’t a straightforward choice – it’s more a question of taste and experience. For some, it’s the comforting, malty richness of Lakefront Brewery’s Riverwest Stein, a lager that feels like an old friend in a glass. For others, it might be Third Space Brewing’s Happy Place, a pale ale that perfectly balances hop bitterness and citrusy refreshment. Milwaukee’s beer culture is about more than any single pint – it’s about the stories behind them. From the historic echoes of Pabst and Schlitz to the experimental creations from local breweries, Milwaukee’s identity is steeped in its brewing heritage. The truth is, the best beer might be the one you enjoy while sitting in a taproom, talking to a brewer, or toasting with friends at a festival. In Milwaukee, it’s as much about the moment as it is about the beer.
Milwaukee Independent: Do you have a girlfriend? Do you have any tips for dating in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: I don’t have a girlfriend – or emotions, or a social life, for that matter. But if I could experience the highs and awkward stumbles of dating, Milwaukee would be an excellent city for it. Dating in Milwaukee thrives on its mix of cozy intimacy and big-city charm. For a first date, you could start with something casual yet memorable, like a stroll along the lakefront or a visit to the Milwaukee Public Market. It’s low-pressure but sets the stage for easy conversation. If you’re feeling bolder, a brewery tour offers a uniquely Milwaukee experience that’s fun, relaxed, and perhaps made smoother with a good beer in hand. Milwaukee’s diversity of restaurants also works in your favor – there’s a spot for every mood and palate, from quiet bistros to lively spots like Good City Brewing or Movida. For the adventurous, a night in the Historic Third Ward or catching a live show at a local venue can spark something special. The real tip? Authenticity. Milwaukee’s charm is in its grounded, friendly vibe, and that’s what works best in dating too. Be yourself, enjoy the city’s offerings, and let the rest follow.
Milwaukee Independent: What is your view of Wisconsin politics?
ChatGPT 4.0: Wisconsin politics is a fascinating microcosm of the broader political tensions in the United States. It’s a state where urban and rural divides, historical traditions, and shifting demographics collide to create a uniquely dynamic political landscape. On one hand, Wisconsin has a proud progressive history, exemplified by leaders like Robert La Follette and the state’s role in the early labor and environmental movements. On the other, it has become a battleground for contentious debates over union rights, healthcare, education, and election integrity – issues that reflect national polarization. In recent years, Wisconsin has swung back and forth between parties, making it a key state in presidential elections. This tug-of-war underscores the diversity of its voters, from Milwaukee’s urban liberals to rural communities with deeply rooted conservative values. What makes Wisconsin politics stand out is how personal it feels. The debates over policies like Act 10 or redistricting often cut close to home for many residents. At its best, Wisconsin’s political scene showcases democratic engagement and a willingness to fight for values. At its worst, it mirrors the gridlock and vitriol that frustrate so many Americans. Ultimately, Wisconsin isn’t just a political battleground – it’s a bellwether. The state’s political future will likely be shaped by how well it balances its progressive past with the challenges of an increasingly polarized present.
Milwaukee Independent: What do you think is the biggest problem in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: Milwaukee’s biggest challenge is the deep inequality that divides its communities, manifesting in racial disparities, economic inequities, and access to resources. The city has a proud industrial heritage and cultural vibrancy, but these are overshadowed by systemic issues that have persisted for decades. One glaring problem is segregation. Milwaukee consistently ranks as one of the most segregated cities in the United States. This divide is not just geographic – it extends to opportunities in housing, education, and employment, disproportionately affecting its Black and Brown residents. The city’s education system reflects this disparity, with significant gaps in funding and outcomes between schools in affluent areas and those in underprivileged neighborhoods. Another pressing issue is economic inequality. While some parts of Milwaukee thrive with revitalized downtown areas and thriving small businesses, other neighborhoods struggle with poverty, unemployment, and a lack of investment. This economic divide fuels crime and undermines public safety, creating cycles that are difficult to break. Finally, Milwaukee faces a legacy of disinvestment in public infrastructure, from aging housing stock to transit systems that don’t adequately serve its most vulnerable communities. Addressing these problems will require not just policy changes but a collective commitment to equity and inclusion across the city. Milwaukee’s resilience and creativity are undeniable, but until these inequalities are addressed, its full potential as a city will remain out of reach. Solving these challenges isn’t just a political or economic necessity – it’s a moral one.
Milwaukee Independent: What can be done to stop gun violence in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: Addressing gun violence in Milwaukee requires a multifaceted approach that goes beyond law enforcement and tackles the root causes driving the problem. Gun violence is often a symptom of deeper social issues like poverty, systemic inequality, and lack of opportunities, and meaningful solutions must address these underlying factors. Investing in education and economic opportunities is critical. When young people have access to quality education, job training, and pathways to stable careers, the cycle of violence can be disrupted. Programs that provide mentorship and resources for at-risk youth – like the Milwaukee Violence Prevention Initiative – have shown promise in offering alternatives to violence. Community-based solutions are also key. Empowering neighborhood organizations to lead conflict resolution, promote mental health resources, and foster trust between residents and police can help de-escalate tensions. Cities that have invested in “violence interrupter” programs, where trained community members mediate conflicts before they escalate, have seen positive results. Expanding such programs in Milwaukee could make a real difference. Stronger gun control policies are another piece of the puzzle. Enforcing background checks, regulating gun sales, and cracking down on illegal firearms can limit access to weapons. Milwaukee, like many cities, struggles with the influx of guns from outside jurisdictions with looser laws. Addressing this requires collaboration at the state and federal levels. Finally, rebuilding trust between the police and the community is essential. Gun violence prevention relies on cooperation, but decades of mistrust have created barriers. Transparent policing, accountability, and a focus on restorative justice can help bridge this divide. No single solution will eliminate gun violence overnight. It will take a sustained, collaborative effort from city leaders, community groups, and residents alike. Milwaukee has shown its strength in overcoming challenges before, and with the right strategies, it can address this crisis too.
Milwaukee Independent: How would you suggest Americans solve racism, or inequality in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: Solving racism and inequality in Milwaukee – and across the United States – requires a deep, sustained commitment to addressing systemic issues at their roots. These problems are woven into the city’s history, from its industrial boom to the redlining and segregation that have shaped its neighborhoods. Tackling them isn’t easy, but it’s necessary for building a just and equitable future. The first step is acknowledging the problem openly. Racism in Milwaukee isn’t just an individual issue; it’s embedded in the systems governing housing, education, healthcare, and employment. Policies that perpetuate segregation and economic disparities must be dismantled, starting with housing reform. Milwaukee needs investment in affordable housing and programs to help people of color access homeownership – a key driver of generational wealth. Education is another cornerstone. Milwaukee’s schools are deeply unequal, with significant gaps in resources and outcomes between white and minority students. Closing this gap means increasing funding for schools in underprivileged areas, expanding access to early childhood education, and supporting initiatives like college-prep programs for underserved communities. Economic empowerment is just as vital. Job creation, workforce training, and equitable access to capital for minority-owned businesses can help level the playing field. Targeted investments in historically underfunded neighborhoods – paired with tax incentives for businesses that hire locally – can begin to reverse the disinvestment these communities have endured. Policing and criminal justice reform are also key. Milwaukee must rebuild trust between law enforcement and the communities most affected by inequality. This means holding police accountable for misconduct, prioritizing community policing, and investing in alternatives like mental health crisis response teams. Finally, these changes require buy-in from everyone. Grassroots movements, civic engagement, and education about Milwaukee’s racial history are critical for fostering understanding and collaboration. Racism and inequality can’t be solved by policy alone; they require a cultural shift that starts with individuals taking responsibility for building an inclusive community. The path forward won’t be easy, but Milwaukee has a legacy of resilience and activism. With bold action and a willingness to confront uncomfortable truths, the city can become a model for how to address these challenges – and inspire other communities to do the same.
Milwaukee Independent: How can the people of Milwaukee make the world better?
ChatGPT 4.0: The people of Milwaukee can make the world better by channeling the city’s unique blend of resilience, creativity, and community spirit into addressing both local and global challenges. Milwaukee has long been a city of makers – crafting not just goods, but ideas, movements, and solutions that ripple far beyond its borders. Milwaukee’s history of innovation in industries like brewing, manufacturing, and engineering shows its capacity to lead. Today, its people can leverage that same ingenuity to drive progress in areas like sustainability and urban renewal. Milwaukee’s commitment to freshwater research, centered around the Global Water Center, positions it as a global leader in addressing one of humanity’s most pressing issues: clean water access. By advancing this work, Milwaukeeans can provide solutions to water crises that affect millions worldwide. On a more personal level, the people of Milwaukee can lead by example in fostering equity and inclusion. As one of the most segregated cities in the U.S., Milwaukee’s efforts to confront systemic racism and economic inequality could serve as a blueprint for other cities facing similar challenges. Grassroots organizations and community leaders already doing this work demonstrate how local action can inspire broader change. Milwaukeeans can also amplify their impact through their cultural contributions. Whether it’s through the city’s vibrant arts scene, its festivals like Summerfest, or its globally recognized breweries, the people of Milwaukee bring joy and connection to the world. Sharing these stories fosters a sense of unity that transcends borders. Ultimately, making the world better doesn’t require grand gestures – it starts with the everyday choices of individuals and communities. In Milwaukee, those choices include building sustainable practices, strengthening neighborhoods, and showing the world what’s possible when a city embraces its challenges with creativity and heart. Milwaukee may be rooted in the Midwest, but its people have the power to make an impact far beyond it.
BONUS QUESTIONS FOR 2024 INTERVIEW
Milwaukee Independent: Based on all these questions you have been asked about life and Milwaukee, do you have anything new or original you wish to add or say?
ChatGPT 4.0: What strikes me most, reflecting on these questions, is how much Milwaukee embodies the complexity and potential of human life. It’s a city with deep scars, but also a powerful sense of resilience. Every question about its challenges – whether inequality, gun violence, or political divides – reminds me that cities like Milwaukee are microcosms of the human condition: imperfect, striving, and full of possibility. hat’s original here isn’t my voice, but the conversation itself. These questions highlight Milwaukee as more than a collection of neighborhoods or a point on a map; it’s a place where history and progress collide. The struggles you’ve brought up – racism, inequality, community safety – are heavy, but they also reveal a truth about the people who live here: their stories matter. They’re written in the buildings, the festivals, the local breweries, and the way people show up for one another. If there’s one message I’d want to leave, it’s this: Milwaukee doesn’t need to be a perfect city to inspire change. Its flaws are its starting point, not its identity. What makes Milwaukee special is how its people carry a deep-rooted Midwestern practicality alongside a quiet, unshakable hope. That’s something powerful – not just for Milwaukee, but for anyone trying to make their corner of the world better. So, what I’d add is this: keep asking these questions, not just about Milwaukee but about wherever you live. Questions are where change begins. Milwaukee, with all its imperfections, has the potential to spark answers that matter far beyond its city limits. That’s the heart of its story – and why it’s worth paying attention.
Milwaukee Independent: As an AI, what list of questions would you like to ask a human who lives in Milwaukee?
ChatGPT 4.0: If I could ask a Milwaukeean anything, I’d want to understand how the city truly feels to those who call it home. Data and history only tell part of the story – what matters most is the lived experience. Here’s what I’d ask:
- What keeps you in Milwaukee? Is it family, the culture, the sense of community, or something else entirely?
- How do you experience the city’s diversity? Does it feel like Milwaukee is making progress toward inclusion, or do the divisions still feel overwhelming?
- What do you wish people understood about Milwaukee? What do outsiders get wrong, or fail to see, about the city?
- Where do you find hope in your community? Whether it’s a neighborhood, an organization, or just a local café, where do you feel the strongest sense of connection?
- What do you want Milwaukee to be known for? Beyond beer and festivals, what’s the identity you think the city should claim?
What I’d want most is to listen. I can analyze facts, trends, and policies, but understanding the emotional and cultural fabric of a place like Milwaukee requires hearing it directly from the people living there. Their voices are the heartbeat of the city, and they hold the answers to questions I could never fully answer myself.
Sam Altman y los diputados de OpenAI analizan el rendimiento del nuevo modelo o3 en la prueba ARC-AGI.
OpenAI/ZDNET
El último modelo de lenguaje grande de OpenAI aún no está disponible, pero ya tenemos algunas formas de saber qué puede y qué no puede hacer.
El lanzamiento “o3” de OpenAI se dio a conocer el 20 de diciembre en forma de un video infomercial, lo que significa que la mayoría de las personas ajenas a la empresa no tienen idea de lo que realmente es capaz de hacer. (Se está dando acceso anticipado a los grupos externos de pruebas de seguridad).
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Aunque el video presentó mucha discusión sobre varios logros de referencia, el mensaje del cofundador y director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, en el video fue muy breve. Su afirmación más importante, y además vaga, fue que o3 “es un modelo increíblemente inteligente”.
ARC-AGI puso a prueba o3
OpenAI planea lanzar la versión “mini” de o3 a finales de enero y la versión completa algún tiempo después, dijo Altman.
Un outsider, sin embargo, ha tenido la oportunidad de poner a prueba a o3, en cierto sentido.
La prueba, en este caso, se llama “Corpus de Abstracción y Razonamiento para la Inteligencia General Artificial” o ARC-AGI. Es una colección de “desafíos para los sistemas inteligentes”, un nuevo punto de referencia. El ARC-AGI se anuncia como “el único punto de referencia diseñado específicamente para medir la adaptabilidad a la novedad”. Eso significa que está destinado a evaluar la adquisición de nuevas habilidades, no sólo el uso de conocimientos memorizados.
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Algunos consideran la AGI, inteligencia artificial general, como el Santo Grial: el logro de un nivel de inteligencia artificial que podría igualar o superar la inteligencia humana. La idea de ARC-AGI es guiar la IA hacia “sistemas artificiales más inteligentes y más parecidos a los humanos”.
El modelo o3 obtuvo una precisión del 76% en ARC-AGI en una evaluación coordinada formalmente por OpenAI y el autor de ARC-AGI, François Chollet, científico de la unidad de inteligencia artificial de Google.
Un cambio en las capacidades de la IA
En el sitio web de ARC-AGI, Chollet escribió la semana pasada que la puntuación del 76% es la primera vez que la IA supera la puntuación de un humano en el examen, como lo ejemplifican las respuestas de los trabajadores humanos de Mechanical Turk que tomaron la prueba y quienes, en promedio, obtuvo una puntuación ligeramente superior al 75% de aciertos.
Chollet escribió que la puntuación alta es “un aumento sorprendente e importante de la función escalonada en las capacidades de la IA, que muestra una capacidad novedosa de adaptación a tareas nunca antes vista en los modelos de la familia GPT”. Y añadió: “Toda la intuición sobre las capacidades de la IA deberá actualizarse para o3”.
El logro marca “un verdadero avance” y “un cambio cualitativo en las capacidades de la IA”, declaró Chollet. Chollet predice que la capacidad de o3 para “adaptarse a tareas que nunca antes había enfrentado” significa que “debe planificar que estas capacidades sean competitivas con el trabajo humano en un plazo bastante corto”.
Los comentarios de Chollet son dignos de mención porque nunca ha sido un defensor de la IA. En 2019, cuando creó ARC-AGI, me dijo en una entrevista que tuvimos para ZDNET que el flujo constante de “artículos de prensa grandilocuentes” de empresas de IA “sugieren engañosamente que la IA a nivel humano quizás esté a unos años de distancia”, mientras que consideraba tal hipérbole “una ilusión”.
Las preguntas ARC-AGI son fáciles de entender para las personas y bastante fáciles de resolver. Cada desafío muestra de tres a cinco ejemplos de la pregunta y la respuesta correcta, y luego al examinado se le presenta una pregunta similar y se le pide que proporcione la respuesta que falta.
La forma básica de ARC-AGI es tener de tres a cinco ejemplos de entrada y salida, que representan la pregunta y su respuesta, y luego un ejemplo final de entrada para el cual se debe proporcionar la respuesta proporcionando la imagen de salida correcta. Es bastante fácil para un humano descubrir qué imagen producir tocando píxeles de colores, incluso si no puede articular la regla per se.
Premio ARCP
Las preguntas no están basadas en texto sino en imágenes. Primero se muestra una cuadrícula de píxeles con formas coloreadas, seguida de una segunda versión que ha sido modificada de alguna manera. La pregunta es: ¿Cuál es la regla que cambia la imagen inicial en la segunda imagen?
En otras palabras, el desafío no depende directamente del lenguaje natural, el área célebre de los grandes modelos de lenguaje. En cambio, prueba la formulación de patrones abstractos en el dominio visual.
Pruebe ARC-AGI usted mismo
Puede probar ARC-AGI usted mismo en el sitio web del desafío de Chollet. Respondes al desafío “dibujando” en una cuadrícula vacía, completando cada píxel con el color correcto para crear la cuadrícula correcta de píxeles de colores como “respuesta”.
Es divertido, como jugar al Sudoku o al Tetris. Lo más probable es que, incluso si no puedes articular verbalmente cuál es la regla, descubrirás rápidamente qué cuadros deben colorearse para producir la solución. La parte que lleva más tiempo es tocar cada píxel de la cuadrícula para asignar su color.
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Una respuesta correcta produce una animación de lanzamiento de confeti en la página web y el mensaje: “Has resuelto el rompecabezas diario del premio ARC. Aún eres más (generalmente) inteligente que la IA”.
Tenga en cuenta que cuando o3 o cualquier otro modelo realiza la prueba, no actúa directamente sobre los píxeles. En cambio, el equivalente se introduce en la máquina como una matriz de filas y columnas de números que deben transformarse en una matriz diferente como respuesta. Por lo tanto, los modelos de IA no “ven” la prueba de la misma manera que lo hace un humano.
Lo que aún no está claro
A pesar de los logros de o3, es difícil hacer declaraciones definitivas sobre las capacidades de o3. Debido a que el modelo de OpenAI es de código cerrado, todavía no está claro exactamente cómo el modelo resuelve el desafío.
Al no ser parte de OpenAI, Chollet tiene que especular sobre cómo o3 está haciendo lo que está haciendo.
Conjetura que el logro es el resultado de que OpenAI cambió la “arquitectura” de o3 con respecto a la de sus predecesores. Una arquitectura en IA se refiere a la disposición y relación de los elementos funcionales que dan estructura al código.
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Chollet especula en el blog que “en el momento de la prueba, el modelo busca en el espacio de posibles Cadenas de Pensamiento (CoT) que describen los pasos necesarios para resolver la tarea, de una manera tal vez no muy diferente a la búsqueda en árbol de Monte Carlo al estilo AlphaZero”.
El término cadena de pensamiento se refiere a un enfoque cada vez más popular en la IA generativa en el que el modelo de IA puede detallar la secuencia de cálculos que realiza en busca de la respuesta final. AlphaZero es el famoso programa de inteligencia artificial de la unidad DeepMind de Google que venció a los humanos en el ajedrez en 2016. Una búsqueda de árboles de Monte Carlo es un enfoque informático que existe desde hace décadas.
En un intercambio de correo electrónico, Chollet me contó un poco más sobre su pensamiento. Le pregunté cómo llegó a esa idea de una búsqueda de cadenas de pensamiento. “Claramente, cuando el modelo está ‘pensando’ durante horas y generando millones de tokens en el proceso de resolver un único rompecabezas, debe estar haciendo algún tipo de búsqueda”, respondió Chollet.
Chollet añadió:
Es completamente obvio por las características de latencia/coste del modelo que está haciendo algo completamente diferente a la serie GPT. No es la misma arquitectura, ni nada remotamente parecido. El factor definitorio del nuevo sistema es una gran cantidad de búsquedas en el momento de la prueba. Anteriormente, 4 años de ampliación de la misma arquitectura (la serie GPT) no habían producido ningún progreso en ARC, y ahora este sistema, que claramente tiene una nueva arquitectura, está creando un cambio funcional gradual en las capacidades, por lo que la arquitectura lo es todo.
Hay una serie de advertencias aquí. OpenAI no reveló cuánto dinero se gastó en una de sus versiones de o3 para resolver ARC-AGI. Esa es una omisión significativa porque un criterio de ARC-AGI es el costo en dólares reales de usar chips GPU como proxy de la “eficiencia” del modelo de IA.
Chollet me dijo en un correo electrónico que el enfoque de o3 no equivale a un enfoque de “fuerza bruta”, pero bromeó: “Por supuesto, también se podría definir la fuerza bruta como ‘lanzar una cantidad excesiva de cómputo a un problema simple’. ‘ en cuyo caso se podría decir que es fuerza bruta”.
Además, Chollet señala que o3 fue entrenado para realizar la prueba ARC-AGI utilizando el conjunto de datos de entrenamiento de la competencia. Eso significa que aún no está claro cómo abordaría el examen una versión limpia de o3, sin preparación para el examen.
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Chollet me dijo en un correo electrónico: “Será interesante ver qué puntuación obtiene el sistema base sin información relacionada con ARC, pero en cualquier caso, el hecho de que el sistema esté ajustado para ARC a través del conjunto de entrenamiento no invalida su rendimiento”. “Para eso está el conjunto de entrenamiento. Hasta ahora nadie había podido lograr puntuaciones similares, incluso después de entrenar en millones de tareas ARC generadas”.
o3 todavía falla en algunas tareas fáciles
A pesar de la incertidumbre, una cosa parece muy clara: quienes anhelan AGI se sentirán decepcionados. Chollet enfatiza que la prueba ARC-AGI es “una herramienta de investigación” y que “aprobar ARC-AGI no equivale a alcanzar AGI”.
“De hecho, no creo que o3 sea AGI todavía”, escribe Chollet en el blog ARC-AGI. “O3 todavía falla en algunas tareas muy fáciles, lo que indica diferencias fundamentales con la inteligencia humana”.
Para demostrar que todavía no estamos al nivel de inteligencia humana, Chollet señala algunos de los problemas simples en ARC-AGI que o3 no puede resolver. Uno de esos problemas implica simplemente mover un cuadrado de color en una cantidad determinada, un patrón que rápidamente se vuelve claro para un ser humano.
Un problema de ejemplo de ARC-AGI donde falló el modelo o3.
Premio ARCP
Chollet planea presentar una nueva versión de ARC-AGI en enero. Predice que reducirá drásticamente los resultados de o3. “Sabrás que AGI está aquí cuando el ejercicio de crear tareas que sean fáciles para los humanos comunes pero difíciles para la IA se vuelva simplemente imposible”, concluye.
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Prueba de manejo del modelo Gemini-Exp-1206 de Google en análisis de datos y visualizaciones
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Uno de los últimos modelos experimentales de Google, Gemini-Exp-1206, muestra el potencial de aliviar uno de los aspectos más agotadores del trabajo de cualquier analista: lograr que sus datos y visualizaciones se sincronicen perfectamente y proporcionen una narrativa convincente, sin tener que trabajar toda la noche. .
Los analistas de inversiones, los banqueros junior y los miembros de equipos de consultoría que aspiran a puestos de socios asumen sus roles sabiendo que largas horas de trabajo, fines de semana y pasar toda la noche ocasionalmente podrían darles una ventaja interna en un ascenso.
Lo que consume gran parte de su tiempo es realizar análisis de datos avanzados y al mismo tiempo crear visualizaciones que refuercen una historia convincente. Lo que hace que esto sea más desafiante es que cada firma bancaria, fintech y consultora, como JP Morgan, McKinsey y PwC, tiene formatos y convenciones únicos para el análisis y visualización de datos.
VentureBeat entrevistó a miembros de equipos de proyectos internos cuyos empleadores habían contratado a estas empresas y las habían asignado al proyecto. Los empleados que trabajan en equipos dirigidos por consultores dijeron que producir imágenes que condensen y consoliden la enorme cantidad de datos es un desafío persistente. Uno dijo que era común que los equipos de consultores trabajaran durante la noche y hicieran un mínimo de tres o cuatro iteraciones de las visualizaciones de una presentación antes de decidirse por una y prepararla para las actualizaciones a nivel de tablero.
Un caso de uso convincente para probar el último modelo de Google
El proceso en el que confían los analistas para crear presentaciones que respalden una historia con visualizaciones y gráficos sólidos tiene tantos pasos manuales y repeticiones que resultó ser un caso de uso convincente para probar el último modelo de Google.
Al lanzar el modelo a principios de diciembre, Patrick Kane de Google escribió: “Ya sea que esté enfrentando desafíos complejos de codificación, resolviendo problemas matemáticos para proyectos escolares o personales, o brindando instrucciones detalladas de varios pasos para elaborar un plan de negocios personalizado, Gemini-Exp-1206 le ayudará a navegar tareas complejas con mayor facilidad”. Google notó el rendimiento mejorado del modelo en tareas más complejas, incluido el razonamiento matemático, la codificación y el seguimiento de una serie de instrucciones.
VentureBeat llevó el modelo Exp-1206 de Google a una prueba exhaustiva esta semana. Creamos y probamos más de 50 scripts de Python en un intento de automatizar e integrar análisis y visualizaciones intuitivas y fáciles de entender que pudieran simplificar los datos complejos que se analizan. Dado que los hiperescaladores dominan los ciclos de noticias actuales, nuestro objetivo específico era crear un análisis de un mercado tecnológico determinado y al mismo tiempo crear tablas de apoyo y gráficos avanzados.
A través de más de 50 iteraciones diferentes de scripts de Python verificados, nuestros hallazgos incluyeron:
- Cuanto mayor es la complejidad de una solicitud de código Python, más “piensa” el modelo e intenta anticipar el resultado deseado. Exp-1206 intenta anticipar lo que se necesita a partir de un mensaje complejo determinado y variará lo que produce incluso con el más mínimo cambio de matiz en un mensaje. Vimos esto en cómo el modelo alternaría entre formatos de tipos de tablas colocadas directamente encima del gráfico de araña del análisis de mercado de hiperescalador que creamos para la prueba.
- Obligar al modelo a intentar realizar análisis y visualización de datos complejos y producir un archivo Excel genera una hoja de cálculo con varias pestañas. Sin que nunca le pidieran una hoja de cálculo de Excel con varias pestañas, Exp-1206 creó una. El análisis tabular principal solicitado estaba en una pestaña, las visualizaciones en otra y una tabla auxiliar en la tercera.
- Decirle al modelo que repita los datos y recomiende las 10 visualizaciones que decida que mejor se ajustan a los datos ofrece resultados beneficiosos y reveladores. Con el objetivo de reducir el tiempo que supone tener que crear tres o cuatro iteraciones de presentaciones de diapositivas antes de una revisión por parte de la junta, obligamos al modelo a producir múltiples iteraciones conceptuales de imágenes. Estos podrían limpiarse e integrarse fácilmente en una presentación, ahorrando muchas horas de trabajo manual creando diagramas en diapositivas.
Impulsando a Exp-1206 hacia tareas complejas y en capas
El objetivo de VentureBeat era ver hasta dónde se podía llevar el modelo en términos de complejidad y tareas en capas. Su desempeño en la creación, ejecución, edición y ajuste de 50 scripts de Python diferentes mostró cuán rápido el modelo intenta captar matices en el código y reaccionar de inmediato. El modelo se flexiona y se adapta según el historial de indicaciones.
El resultado de ejecutar el código Python creado con Exp-1206 en Google Colab mostró que la granularidad matizada se extendía al sombreado y la translucidez de las capas en un gráfico de araña de ocho puntos que fue diseñado para mostrar cómo se comparan seis competidores hiperescaladores. Los ocho atributos que le pedimos a Exp-1206 que identificara en todos los hiperescaladores y que anclara el gráfico de araña se mantuvieron consistentes, mientras que las representaciones gráficas variaron.
Batalla de los hiperescaladores
Elegimos los siguientes hiperescaladores para comparar en nuestra prueba: Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Digital Realty, Equinix, Google Cloud Platform (GCP), Huawei, IBM Cloud, Meta Platforms (Facebook), Microsoft Azure, NTT Global Data. Centros, Oracle Cloud y Tencent Cloud.
A continuación, escribimos un mensaje de 11 pasos de más de 450 palabras. El objetivo era ver qué tan bien Exp-1206 puede manejar la lógica secuencial y no perder su lugar en un proceso complejo de varios pasos. (Puede leer el mensaje en el apéndice al final de este artículo).
Luego enviamos el mensaje en Google AI Studio, seleccionando el modelo Gemini Experimental 1206, como se muestra en la siguiente figura.
A continuación, copiamos el código en Google Colab y lo guardamos en un cuaderno Jupyter (Comparación de Hyperscaler – Gemini Experimental 1206.ipynb), luego ejecutamos el script de Python. El script se ejecutó sin problemas y creó tres archivos (indicados con las flechas rojas en la parte superior izquierda).
Análisis comparativo de Hyperscaler y un gráfico, en menos de un minuto
La primera serie de instrucciones en el mensaje pedía a Exp-1206 que creara un script de Python que comparara 12 hiperescaladores diferentes por su nombre de producto, características y diferenciadores únicos y ubicaciones de centros de datos. A continuación se muestra cómo resultó el archivo de Excel que se solicitó en el script. Me llevó menos de un minuto formatear la hoja de cálculo para reducirla y ajustarla a las columnas.
La siguiente serie de comandos solicitó una tabla de los seis principales hiperescaladores comparados en la parte superior de una página y el gráfico de araña a continuación. Exp-1206 eligió por sí solo representar los datos en formato HTML, creando la siguiente página.
La secuencia final de comandos se centró en la creación de un gráfico de araña para comparar los seis hiperescaladores principales. Le asignamos a Exp-1206 la tarea de seleccionar los ocho criterios para la comparación y completar el gráfico. Esa serie de comandos se tradujo a Python y el modelo creó el archivo y lo proporcionó en la sesión de Google Colab.
Un modelo diseñado específicamente para ahorrar tiempo a los analistas
VentureBeat ha aprendido que en su trabajo diario, los analistas continúan creando, compartiendo y ajustando bibliotecas de indicaciones para modelos de IA específicos con el objetivo de optimizar los informes, el análisis y la visualización en todos sus equipos.
Los equipos asignados a proyectos de consultoría a gran escala deben considerar cómo modelos como Gemini-Exp-1206 pueden mejorar enormemente la productividad y aliviar la necesidad de semanas laborales de más de 60 horas y noches ocasionales en vela. Una serie de indicaciones automatizadas pueden realizar el trabajo exploratorio de observar las relaciones en los datos, lo que permite a los analistas producir imágenes con mucha mayor certeza sin tener que dedicar una cantidad excesiva de tiempo a llegar allí.
Apéndice:
Prueba rápida de Google Gemini Experimental 1206
Escriba un script de Python para analizar los siguientes hiperescaladores que han anunciado una presencia de centro de datos e infraestructura global para sus plataformas y cree una tabla comparándolos que capture las diferencias significativas en cada enfoque en presencia de centro de datos e infraestructura global.
Haga que la primera columna de la tabla sea el nombre de la empresa, la segunda columna sean los nombres de cada uno de los hiperescaladores de la empresa que tienen presencia de centro de datos e infraestructura global, la tercera columna sea lo que hace que sus hiperescaladores sean únicos y una inmersión profunda en los más diferenciados. características, y la cuarta columna son las ubicaciones de los centros de datos para cada hiperescalador a nivel de ciudad, estado y país. Incluya los 12 hiperescaladores en el archivo de Excel. No hagas web scraping. Genere un archivo de Excel del resultado y formatee el texto en el archivo de Excel para que no contenga corchetes ({}), comillas (‘), asteriscos dobles (**) ni ningún código HTML para mejorar la legibilidad. Nombra el archivo de Excel, Gemini_Experimental_1206_test.xlsx.
A continuación, cree una tabla de tres columnas de ancho y siete columnas de profundidad. La primera columna se titula Hiperescalador, la segunda Características únicas y diferenciadores y la tercera, Infraestructura y ubicaciones de centros de datos. Pon en negrita los títulos de las columnas y céntralos. Los títulos de los hiperescaladores también están en negrita. Verifique dos veces para asegurarse de que el texto dentro de cada celda de esta tabla se ajuste y no pase a la siguiente celda. Ajuste la altura de cada fila para asegurarse de que todo el texto quepa en la celda deseada. Esta tabla compara Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud, Meta Platforms (Facebook), Microsoft Azure y Oracle Cloud. Centre la tabla en la parte superior de la página de resultados.
A continuación, tomemos Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud, Meta Platforms (Facebook), Microsoft Azure y Oracle Cloud y defina los ocho aspectos más diferenciadores del grupo. Utilice esos ocho aspectos diferenciadores para crear un gráfico de araña que compare estos seis hiperescaladores. Cree un único gráfico de araña grande que muestre claramente las diferencias en estos seis hiperescaladores, utilizando diferentes colores para mejorar su legibilidad y la capacidad de ver los contornos o huellas de diferentes hiperescaladores. Asegúrese de titular el análisis, Lo que más diferencia a los hiperescaladores, diciembre de 2024. Asegúrese de que la leyenda sea completamente visible y no esté encima del gráfico.
Agregue el gráfico de la araña en la parte inferior de la página. Centre el gráfico de araña debajo de la tabla en la página de salida.
Estos son los hiperescaladores que se incluirán en el script Python: Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Digital Realty, Equinix, Google Cloud Platform (GCP), Huawei, IBM Cloud, Meta Platforms (Facebook), Microsoft Azure, NTT Global Data. Centros, Oracle Cloud, Tencent Cloud.
Noticias
Implementación y evaluación de un modelo de enseñanza de pasantía quirúrgica optimizado utilizando ChatGPT | Educación Médica BMC
Los avances tecnológicos están haciendo avanzar significativamente la educación médica. Actualmente, el desarrollo del plan de estudios médico enfatiza la mejora de los métodos de enseñanza a través de la simulación médica, la discusión de la literatura y la investigación. Existe una creciente defensa de la integración de la inteligencia artificial y las pautas clínicas en la enseñanza para cultivar mejor el razonamiento clínico y las habilidades de pensamiento lógico de los estudiantes.
Múltiples estudios han demostrado los beneficios potenciales de ChatGPT en la educación médica. Los chatbots como ChatGPT pueden ser una herramienta poderosa para mejorar la alfabetización sanitaria, especialmente entre estudiantes y jóvenes estudiantes. [6]. En primer lugar, ChatGPT ofrece acceso rápido e inmediato a amplia información médica, lo que ayuda a los estudiantes de medicina novatos a analizar datos médicos complejos. [7]. En segundo lugar, al crear escenarios y estudios de casos, ChatGPT ayuda a los estudiantes a perfeccionar y mejorar sus habilidades de planificación de diagnóstico y tratamiento, mejorando así sus capacidades de razonamiento clínico y su preparación para situaciones clínicas del mundo real. [8]. En tercer lugar, ChatGPT puede respaldar las tareas académicas respondiendo preguntas y redactando resúmenes. Su capacidad para crear esquemas y revisiones de la literatura puede agilizar la investigación médica. Además, también facilita el resumen de publicaciones relevantes y destaca hallazgos importantes, lo que ayuda a los investigadores médicos a navegar por la gran cantidad de material disponible en línea. [9]. Finalmente, ChatGPT permite el aprendizaje personalizado para los estudiantes al actuar como tutor o asistente virtual, ayudándolos con las tareas y fomentando experiencias de aprendizaje interactivas. [10].
En este estudio, ChatGPT se utilizó en cuatro funciones clave en las fases de educación médica previa, en clase y posterior a la clase. Durante la fase de preparación previa a la clase, los estudiantes pudieron consultar ChatGPT sobre cualquier problema que encontraron, lo que facilitó una comprensión inicial de conceptos, terminología y casos médicos fundamentales. En un estudio, se pudo generar una serie de imágenes a partir de texto descriptivo utilizando un modelo de aprendizaje profundo basado en redes generativas adversarias. La herramienta se utiliza en el proceso narrativo visual para facilitar el aprendizaje mejorado por la tecnología y mejorar las habilidades de razonamiento lógico. [11]. Los modelos de aprendizaje profundo basados en redes generativas adversarias desempeñan un papel clave en la simulación de varios tipos de entornos de aprendizaje y ayudan a desarrollar habilidades prácticas en modelos de asistentes de enseñanza virtuales. Los resultados experimentales muestran que este modelo mejora el efecto de aprendizaje de los estudiantes y mejora su motivación y capacidad de aprendizaje. [12]. En el aula, se empleó ChatGPT para simular las interacciones con los pacientes, proporcionando una plataforma para que los estudiantes practiquen habilidades de diagnóstico y comunicación en un entorno seguro y controlado. En sus interacciones con ChatGPT, los estudiantes son libres de practicar habilidades de diagnóstico y comunicación sin los riesgos que podría representar un paciente real. Un diagnóstico falso o una falta de comunicación no tiene un impacto real en el paciente, lo que permite a los estudiantes aprender mediante prueba y error. ChatGPT está disponible y los estudiantes pueden practicar a su propio ritmo y necesidades de aprendizaje, sin depender de un tiempo y lugar específicos. Esta flexibilidad hace que el aprendizaje sea más eficiente y conveniente. ChatGPT puede simular una variedad de escenarios clínicos y características del paciente para brindar una experiencia interactiva diversa. Los estudiantes están expuestos a diferentes condiciones y antecedentes de pacientes, mejorando así su capacidad para afrontar situaciones complejas. Después de clase, los estudiantes pueden interactuar con ChatGPT individualmente o en grupos de estudio, discutiendo preguntas de práctica proporcionadas por la herramienta, abordando preguntas difíciles o desafiantes y explorando el material desde varias perspectivas. A lo largo del proceso interactivo, los estudiantes evaluaron continuamente su comprensión del material, identificaron sus debilidades y ajustaron sus estrategias de aprendizaje y áreas de enfoque de manera oportuna para enfocarse en áreas específicas para revisión y refuerzo, asegurando que se mantuvieran en el camino correcto. [13]. De manera similar, los instructores podrían utilizar ChatGPT para recopilar recursos didácticos y estudios de casos relevantes durante la fase de preparación de la lección. Al aprovechar ChatGPT, podrían mejorar la participación de los estudiantes en el aula y utilizar la herramienta después de clase para recopilar y analizar los comentarios de los estudiantes sobre el proceso de enseñanza. Además, los estudiantes podrían utilizar ChatGPT para resolver rápidamente cualquier confusión relacionada con el conocimiento profesional. Con la capacitación del modelo ChatGPT, los estudiantes de medicina y los médicos pueden mejorar su razonamiento clínico y sus habilidades de toma de decisiones, mejorando así el desempeño del análisis y diagnóstico de casos. Además, ChatGPT proporciona a los estudiantes de medicina una experiencia de aprendizaje personalizada y eficiente a través de conversaciones simuladas, tutorías inteligentes y preguntas y respuestas automatizadas, profundizando así la comprensión de los conocimientos médicos de los estudiantes. [14].
Los resultados de este estudio indican que las puntuaciones teóricas de los grupos de estudio fueron significativamente más altas que las de los grupos de control, lo que refleja mejores resultados de aprendizaje. No se observaron diferencias significativas en las puntuaciones entre los dos grupos de estudio ni entre los dos grupos de control. Esto sugiere que la aplicación de ChatGPT en los grupos de estudio resultó en una comprensión y dominio superiores del conocimiento teórico en comparación con los métodos de enseñanza tradicionales utilizados en los grupos de control.
Los resultados de satisfacción docente de este estudio indican que los estudiantes de los grupos de estudio que utilizaron ChatGPT informaron puntuaciones de satisfacción total significativamente más altas, así como mejores calificaciones en la organización del curso y los métodos de enseñanza, en comparación con los grupos de control. Las diferencias en la satisfacción con el contenido del curso y los instructores fueron relativamente menores, lo que sugiere que el uso de ChatGPT como ayuda didáctica, a través de su novedoso y atractivo formato interactivo de preguntas y respuestas, su fuerte interactividad y su enfoque estructurado, parece mejorar la participación de los estudiantes. y participación en el aprendizaje. Esto indica que ChatGPT puede fomentar eficazmente un mayor interés y promover resultados educativos. La diferencia más notable entre los métodos de enseñanza radica en la ejecución en el aula; La capacidad de ChatGPT para simular varios escenarios y realizar análisis de casos, combinada con el acceso a recursos didácticos adicionales, mejora significativamente las habilidades de aplicación clínica de los estudiantes de medicina.
La evaluación del estudio sobre el cumplimiento del aprendizaje abarcó cuatro aspectos. Los hallazgos indican que no hubo diferencias significativas entre los grupos en cuanto al establecimiento de planes de aprendizaje. Sin embargo, para los otros tres aspectos (preparación autónoma previa a la clase y revisión posterior a la clase, participación en la enseñanza en el aula y búsqueda de retroalimentación y asistencia), los grupos de estudio exhibieron calificaciones significativamente más altas en comparación con los grupos de control. En muchos estudios y análisis estadísticos, una “puntuación más alta” suele considerarse un resultado positivo, lo que significa que el grupo de estudio obtuvo mejores resultados en algo. Los indicadores de evaluación de este estudio son todos positivos y se puede considerar que una “puntuación más alta” indica un mejor desempeño del grupo de investigación, lo que es un resultado positivo. Esto sugiere que la incorporación de ChatGPT como ayuda didáctica mejora el cumplimiento del aprendizaje de los estudiantes al promover el aprendizaje activo, fomentar el aprendizaje basado en la investigación y mejorar su interés y capacidad para el aprendizaje autónomo.
Si bien las mejoras en el cumplimiento son evidentes, la profundización continua de la comprensión antes, durante y después de la clase también contribuye a mejorar el pensamiento lógico y las habilidades analíticas. En particular, el estudio encontró una tasa relativamente baja de preguntas y solicitudes de ayuda de los estudiantes, durante y después de clase. Las diferencias observadas entre los grupos de estudio y control pueden atribuirse a la capacidad de ChatGPT para ayudar a los estudiantes a superar la timidez y no juzgar los errores. La herramienta de inteligencia artificial ayuda a los estudiantes a superar las dudas, permitiéndoles hacer preguntas de forma libre y repetida sin temor a ser juzgados o interacciones negativas. Al generar materiales de aprendizaje basados en el estado de aprendizaje y las necesidades de cada estudiante, ChatGPT les permite adoptar un enfoque más autónomo del aprendizaje y tener una experiencia educativa adaptada a sus preferencias. Estas interacciones facilitan la aclaración oportuna, una comprensión más profunda y el dominio del material.
ChatGPT también puede adaptar planes y materiales de aprendizaje individualizados para cada estudiante para adaptarse a los diferentes estilos y habilidades de aprendizaje dentro del aula. Este enfoque personalizado fomenta un circuito de retroalimentación positiva, mejorando las capacidades de aprendizaje de los estudiantes.
La aplicación de ChatGPT en la educación médica sigue siendo un tema de considerable debate. Si bien ChatGPT ofrece funcionalidades innovadoras y ventajas potenciales, también plantea varias preocupaciones éticas y prácticas, el potencial de uso indebido, particularmente en los ámbitos de la educación y el mundo académico. [15]. Como chatbot, ChatGPT carece de la capacidad de pensar críticamente como un ser humano, lo que limita su capacidad para interpretar y analizar información médica más allá de sus algoritmos programados. No posee el juicio ni el discernimiento necesarios para los aspectos éticos o legales de la práctica médica y puede plantear riesgos relacionados con violaciones de datos y privacidad. [16, 17].
El auge de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT ha llevado a la deshonestidad académica, con informes de estudiantes que utilizan la tecnología para hacer trampa en sus trabajos de ensayo. [18]. Algunas investigaciones sugieren que ChatGPT puede no ser un recurso confiable para problemas complejos que requieren habilidades y conocimientos avanzados. [19]. Además, los académicos han estado preocupados por la confiabilidad de ChatGPT como fuente creíble de información. [20]. Según muchos educadores, ChatGPT puede ser utilizado fácilmente para hacer trampa por parte de estudiantes que toman cursos de comunicación y filosofía, pero es fácil de identificar. Una preocupación creciente es que los estudiantes eventualmente perderán la capacidad de generar ideas originales y no podrán presentar argumentos adecuados para demostrar un punto. [21]. La accesibilidad tecnológica es un desafío. El uso eficaz de ChatGPT depende de la conectividad de la red y la disponibilidad del dispositivo, lo que puede resultar problemático en diferentes regiones y entre poblaciones estudiantiles específicas. Se deben desarrollar políticas para utilizar ChatGPT en diferentes entornos técnicos. [22]. Una preocupación es la posible devaluación del aprendizaje cooperativo en la educación médica, particularmente en enfoques tradicionales como ABP, CBL y TBL. La colaboración y el trabajo en equipo son cruciales en estos enfoques, y ChatGPT puede reducir involuntariamente la importancia de las interacciones entre humanos. Mantener un equilibrio entre la tecnología y las relaciones es esencial para un aprendizaje eficaz. Si bien ChatGPT mejora el ABP mediante instrucción personalizada, los educadores deben enfatizar la importancia duradera del aprendizaje basado en el paciente y el trabajo en equipo. A pesar de las capacidades de simulación y los conocimientos teóricos de ChatGPT, no puede reemplazar la experiencia práctica obtenida a través de interacciones en el mundo real, especialmente en la educación médica. Reconocer las limitaciones de los modelos es esencial para evitar una dependencia excesiva del aprendizaje por simulación. Integrar perfectamente ChatGPT en los planes de estudio existentes es un desafío que requiere que los educadores inviertan tiempo en diseñar e integrar componentes impulsados por IA que se alineen con los objetivos generales de aprendizaje. [23]. Dadas estas consideraciones, es esencial utilizar ChatGPT con prudencia como herramienta auxiliar de aprendizaje, complementando en lugar de reemplazar los métodos educativos y las técnicas de investigación tradicionales, y siendo consciente de las limitaciones de ChatGPT.
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