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10 mejores jugadores de la historia de la NBA según ChatGPT
Las clasificaciones de todos los tiempos y las discusiones sobre quiénes son los mejores jugadores de la historia de la NBA son algo común en el diálogo sobre baloncesto en estos días. De hecho, aquí en ClutchPoints ya hemos clasificado a los mejores jugadores de la historia de la NBA. Queríamos llevar la conversación un paso adelante y preguntarle a ChatGPT su opinión sobre quiénes son los mejores jugadores de todos los tiempos. Después de todo, la inteligencia artificial será mucho menos parcial que un periodista deportivo o un aficionado al baloncesto.
Entonces, mira la galería para ver quiénes clasifican ChatGPT como los 10 mejores jugadores de la NBA de todos los tiempos. Proporcionamos las justificaciones de ChatGPT para las clasificaciones y también proporcionamos nuestro propio análisis para respaldar las afirmaciones de AI.
Resumen de ChatGPT: A menudo considerado el mejor jugador de baloncesto de todos los tiempos, la combinación de anotación, defensa, liderazgo y actuaciones clave de Jordan en las Finales (récord invicto de 6-0) define su legado. Revolucionó el juego, tanto dentro como fuera de la cancha, y su naturaleza competitiva estableció el estándar de oro para la grandeza.
Análisis: Si bien los debates sobre GOAT con el siguiente jugador en esta lista son más comunes de lo que solían ser, todavía se acepta ampliamente que Michael Jordan es el mejor jugador de baloncesto de todos los tiempos. Jordan es más conocido por acertar seis de seis en las Finales de la NBA, pero fue tan dominante porque podría decirse que era el mejor jugador en ambos lados del balón, incluso en defensa.
Jordan fue el campeón anotador en 10 temporadas consecutivas (con una pausa de dos años en medio de eso), pero también es el primero de todos los tiempos en el primer equipo totalmente defensivo con nueve. En la ofensiva, Jordan era un volcador de élite que también era imparable en el rango medio como tirador en salto. En defensa, consiguió robos a diestra y siniestra y jugó con energía e intensidad.
Jordan hizo todo lo necesario para ganar partidos de baloncesto y estamos de acuerdo con la clasificación de ChatGPT como el mejor jugador en la historia de la NBA.
Resumen de ChatGPT: LeBron es el epítome de la versatilidad, sobresaliendo en anotaciones, jugadas y rebotes. Su longevidad y capacidad para dominar en múltiples posiciones, junto con su alto coeficiente intelectual de baloncesto, lo han convertido en el principal candidato para la conversación más grande de todos los tiempos (GOAT). Su regreso a las Finales de 2016 con Cleveland sigue siendo icónico.
Análisis: Ya sea que lo odies o lo ames, debes estar de acuerdo en que LeBron James ha logrado números impresionantes durante mucho tiempo. De hecho, tanto tiempo que ahora está empatado con la mayor cantidad de temporadas jugadas en la historia de la NBA. Durante ese tiempo, James ganó cuatro campeonatos, recibió cuatro premios MVP y fue elegido para el Juego de Estrellas 20 veces.
James es un monstruo atlético por naturaleza al que es imposible detener cuando se pone furioso. Más allá de eso, sin embargo, tiene un coeficiente intelectual de baloncesto inigualable y puede jugar con los mejores, a pesar de ser un alero pequeño de 6 pies 9 pulgadas.
La longevidad de James le ha permitido convertirse en el máximo anotador de todos los tiempos de la NBA. Sin embargo, muchos fanáticos todavía le reprochan que haya perdido seis veces en las Finales de la NBA. Sin embargo, el hecho de que haya llegado al gran baile 10 veces, incluidos ocho años seguidos, es bastante impresionante.
Resumen de ChatGPT: El característico skyhook de Kareem es uno de los movimientos más imparables en la historia de la NBA. Como máximo anotador de todos los tiempos de la liga (hasta que LeBron lo superó), su longevidad y dominio tanto en la temporada regular como en los playoffs no tienen paralelo. También redefinió la posición de central, aportando tanto ofensiva como defensivamente.
Análisis: Kareem Abdul-Jabbar tiene más MVP que Jordan (seis) y más victorias en campeonatos que James (seis). Hasta que James lo superó recientemente, era incluso el líder anotador de todos los tiempos (38,387). Por esas razones, hay quienes realmente consideran que el hombre alguna vez conocido como Lew Alcindor es el mejor jugador de la NBA de todos los tiempos. Ni siquiera mencionar que tiene un caso como el mejor jugador de baloncesto universitario de la historia.
El tiro característico de Abdul-Jabbar es posiblemente el mejor movimiento característico de todos los tiempos, pero también fue un defensor dominante gracias a su altura y protección del aro. Ganó un campeonato junto a su gran compañero Oscar Robertson con los Milwaukee Bucks, pero la mayor parte del éxito de su equipo llegó con los Showtime Los Angeles Lakers.
Resumen de ChatGPT: El legado de Russell se define por su incomparable capacidad ganadora: ganó 11 campeonatos en 13 temporadas, un récord que permanece indiscutible. Una fuerza defensiva y reboteadora, fue la pieza central de la dinastía de los Celtics en las décadas de 1950 y 1960. Su liderazgo y dominio en defensa fueron fundamentales para el éxito de Boston.
Análisis: Si lo único que te importa es ganar, entonces Bill Russell es tu hombre. Ganó un récord de 11 campeonatos en sólo 13 temporadas de juego, y Russell fue el pegamento que hizo que todo funcionara para los Boston Celtics. Sin embargo, tenía muchos otros miembros del Salón de la Fama en su equipo y solo jugó en la liga cuando había ocho equipos en total, por lo que ganar no fue tan difícil como lo es hoy.
Aun así, eso no debería reprochárselo porque las formas ganadoras de Russell eran evidentes. Por eso a menudo se le consideraba el mejor jugador de la liga, por encima de Wilt Chamberlain, que normalmente lograba mayores números que Russell. El pívot de los Celtics era un reboteador de élite y protector del aro, pero también fue uno de los primeros grandes que pudo salir en transición y causar impacto en el contraataque.
Los Celtics tienen un récord de liga de 18 campeonatos y, gracias a ello, son el primer o segundo equipo más prestigioso de la liga. Bill Russell es la razón por la que el equipo está donde está desde una perspectiva histórica/significativa.
Resumen de ChatGPT: Magic revolucionó la posición de armador con su tamaño (6’9″) y su incomparable visión de pase. Su capacidad para orquestar a los Lakers de “Showtime”, convirtiendo el baloncesto en un espectáculo vertiginoso y con muchas anotaciones, estableció un nuevo estándar. El liderazgo, la visión de la cancha y la capacidad de Magic para apoderarse de los juegos lo convirtieron en uno de los jugadores más impactantes de todos los tiempos.
Análisis: De hecho, clasificamos a Stephen Curry como el mejor armador de todos los tiempos, pero ciertamente no te daremos demasiados argumentos si eliges a Magic Johnson. Johnson, junto con el siguiente jugador en esta lista, popularizó el baloncesto y ayudó a la NBA a alcanzar nuevas alturas en los años 80.
El impacto de Johnson en esto se debió a su personalidad alegre y estilo de juego llamativo que lo convirtieron en el favorito de los fanáticos. Johnson prosperó entregando el balón a sus compañeros de equipo en el contraataque, pero también fue un muy buen creador de juego en la media cancha. Johnson revolucionó el juego, ya que mide 6 pies 9 pulgadas. Los facilitadores gigantes en su molde no tendrían mucho impacto hasta décadas después del retiro de Johnson.
Dicha jubilación llegó demasiado pronto, ya que la carrera de Johnson terminó prematuramente debido a un diagnóstico de VIH. Si Johnson hubiera jugado más tiempo, podría haber estado aún más arriba en esta lista.
Noticias relacionadasEl artículo continúa a continuación.
Resumen de ChatGPT: Bird fue uno de los jugadores más hábiles y competitivos de la historia de la NBA. Conocido por su coeficiente intelectual de tiro, pase y baloncesto, llevó a los Celtics a tres campeonatos en la década de 1980. Su rivalidad con Magic Johnson ayudó a definir la era dorada de la NBA y a solidificar su lugar como uno de los más grandes.
Análisis: Al igual que su rival antes mencionado, Larry Bird también cambió la NBA para mejor. Conectó tres bolas a un ritmo nunca antes visto, pero se convirtió en uno de los mejores tiradores de todos los tiempos porque también prosperó en la media distancia y desde la raya benéfica. Bird ganó los tres primeros concursos de triples y fue el primer miembro del club 50-40-90.
Bird también fue un defensor mucho mejor de lo que se le atribuye. La gente olvida que el producto de Indiana State en realidad formó tres equipos totalmente defensivos. El legendario alero tiene uno de los momentos destacados más entretenidos de todos los tiempos. Era lento y algo poco atlético, pero hacía que sus defensores parecieran tontos gracias a su bolsa profunda, su increíble toque y su impresionante conciencia. Bird es en realidad el último jugador en ganar el MVP de la NBA en tres temporadas consecutivas.
7. Wilt Chamberlain
Resumen de ChatGPT: Chamberlain era una maravilla física y sus estadísticas son alucinantes (por ejemplo, promedia 50,4 puntos por partido en una temporada). Dominó la liga en una era en la que la competencia estaba menos equilibrada, pero sus hazañas individuales, como su juego de 100 puntos, son legendarias. La capacidad de Wilt para dominar en todas las categorías estadísticas lo convierte en uno de los mejores de todos los tiempos.
Análisis: El dominio estadístico de Wilt Chamberlain es tan demencial que casi parece falso. Un partido de 100 puntos, un partido de 55 rebotes y una temporada de 50,4 puntos por partido son sólo algunos de sus 72 récords de la NBA. La bestia de 7 pies 1 pulgada era un hombre entre los niños. Aun así, solo ganó dos campeonatos durante la misma época que su rival, Bill Russell, y esa es probablemente la razón por la que ChatGPT clasifica a la leyenda celta por encima de Chamberlain aquí.
De todos modos, Wilt the Stilt nunca será olvidado. Tiene toneladas de récords inquebrantables que resistirán la prueba del tiempo, sin importar cuánto se desarrollen la NBA y sus jugadores con el tiempo.
Resumen de ChatGPT: El gran tamaño y poder de Shaq redefinieron la posición central. Dominó la pintura en ambos extremos de la cancha y fue casi imparable ofensivamente en su mejor momento, llevando a los Lakers a lograr tres títulos entre 2000 y 2002. Su capacidad para dominar en el poste bajo, así como su rara combinación de fuerza y agilidad, lo convirtieron en una de las fuerzas más dominantes en la historia de la NBA.
Análisis: Shaquille O’Neal ha sido descrito a menudo como el “jugador más dominante” en la historia de la NBA. Tenía tanta fuerza física por dentro que nadie quería enfrentarlo. Diesel encestar a sus oponentes con facilidad era una regularidad durante sus días con el Orlando Magic, Los Angeles Lakers, Miami Heat e incluso los equipos con los que jugó más adelante en su carrera.
O’Neal podía rematar a través o por encima de los defensores durante su mejor momento, pero la gente olvida cuán móvil era cuando llegó por primera vez a la liga. En total, O’Neal ganó cuatro campeonatos y participó en 15 Juegos de Estrellas.
Resumen de ChatGPT: La consistencia, la humildad y el juego fundamental de Duncan lo convirtieron en el rostro de la dinastía de los San Antonio Spurs. Conocido como “El Gran Fundamental”, su defensa de élite, sus rebotes y sus movimientos en el poste le permitieron mantener la excelencia durante dos décadas, ganando cinco campeonatos con los Spurs.
Análisis: Tim Duncan no fue llamativo, pero hizo lo suficiente para ser la elección de consenso para el mejor ala-pívot en la historia de la NBA. Dirigió un equipo de los San Antonio Spurs que fue una dinastía durante casi dos décadas y ganó cinco campeonatos durante ese tiempo. Duncan estuvo fundamentalmente sano, derribando tiros en salto y jugando una buena defensa.
Resumen de ChatGPT: Kobe era conocido por su capacidad goleadora, su ética de trabajo y su mentalidad asesina. A lo largo de su carrera de 20 años con los Lakers, alcanzó la grandeza en ambos extremos de la cancha, convirtiéndose en uno de los anotadores más potentes de la liga con momentos icónicos como su juego de 81 puntos. Su feroz competitividad y su legendario juego de pies lo convirtieron en uno de los grandes de todos los tiempos del juego.
Análisis: Kobe Bryant es una leyenda de la NBA y falleció demasiado joven. Hemos clasificado los 24 mejores momentos de Bryant antes, pero para resumir, Bryant es claramente uno de los mejores jugadores de la NBA de todos los tiempos. De hecho, a menudo lo comparan con Michael Jordan, el primer jugador clasificado en esta lista.
Jordan es en quien Bryant basó su juego. Al igual que Jordan, era un defensor de élite en el punto de ataque y también prosperaba en la media distancia. Sin embargo, Bryant en realidad amplió su juego para incluir más tiros de tres puntos, y solo estuvo detrás de GOAT por un campeonato.
Tres de las cinco victorias de Bryant en las Finales de la NBA se produjeron mientras formaba el mejor dúo de la NBA con Shaquille O’Neal, pero Bryant ciertamente demostró que podía ganar por sí solo más adelante en su carrera. Es una pena que la NBA no le haya otorgado a Bryant más premios MVP de los que recibió, ya que sin duda fue el mejor jugador de la liga durante su mejor momento. Podría decirse que es el jugador de la NBA menos representado en lo que respecta a hardware, y eso a pesar de tener 18 selecciones al Juego de Estrellas a su nombre.
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¿Menos chat en ChatGPT? Cómo podría evolucionar la IA en la tecnología publicitaria en 2025
Buenas noticias para los escépticos: es de esperar que 2025 sea un año de casos de uso de IA más prácticos para la publicidad, especialmente a medida que las agencias se familiaricen más con la tecnología.
Cuanto más acceso tengan los empleados de las agencias de IA, más integrada estará en la industria publicitaria, dijo Nicole Perrin, analista y vicepresidenta de inteligencia empresarial de Advertiser Perceptions.
Mientras tanto, la cantidad de anunciantes que utilizan herramientas de inteligencia artificial ya aumentó desde 2023, del 56% al 68%, según una encuesta realizada por Advertiser Perceptions en octubre.
Y el número de anunciantes que confían mayoritaria o completamente en la tecnología publicitaria basada en inteligencia artificial para tomar decisiones de campaña sin supervisión humana también ha aumentado, de uno de cada cuatro a casi la mitad.
¿Adiós chatbots?
Aún así, los anunciantes necesitan comprender mejor lo que la IA realmente puede hacer antes de dar un salto real, lo que significa mirar más allá de los productos más publicitados disponibles en la actualidad.
Los chatbots como ChatGPT y Microsoft Copilot y programas como Dall-E para imágenes y Sora para videos son una buena manera para que los anunciantes se mojen los pies, dijo Amol Waishampayan, director de producto de la plataforma de activación y planificación de anuncios fullthrottle.ai.
De manera similar, la mayoría de las interacciones directas de los consumidores con la IA también se han producido en esta área, ya sea a través de la comunicación con el chatbot de una empresa (a veces con resultados desastrosos, como descubrió Air Canada a principios de este año) o pidiendo a una herramienta que les escriba un correo electrónico.
Pero ya es hora de que los anunciantes sigan adelante y adopten usos más sofisticados y pragmáticos para la IA, añadió Waishampayan.
“Me encantaría deshacerme de lo que creo que es un valor muy superficial”, dijo, y evolucionar hacia integraciones más sólidas de la IA en la tecnología de medición, planificación y compra de medios.
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Mientras tanto, sin embargo, más allá del texto generado por IA para las líneas de asunto de los correos electrónicos, por ejemplo, o las llamadas a la acción, parece haber poco deseo de entregar algo más que mensajes de la parte inferior del embudo a los bots.
El contenido creado por humanos en cualquier forma “tiene más autenticidad”, dijo Akaash Ramakrishnan, cofundador de la plataforma de optimización creativa AdSkate. Incluso llegó a sugerir que el deseo de ese tipo de autenticidad puede hacer que los modelos de lenguaje grandes sean “eliminados gradualmente” de algunos casos de uso comunes basados en texto en algún momento.
Alex Collmer, director ejecutivo y fundador de VidMob, lo expresó de manera más directa: “¿Por qué debería molestarme en leer algo que a ti no te molestaste en escribir?”
Ser específico (pero no demasiado específico)
Dejando a un lado los chatbots, la IA ya ha sido parte del mundo de la tecnología publicitaria durante la mayor parte de una década.
Desafortunadamente, sin embargo, existe una tendencia a agrupar todas las herramientas automatizadas en un gran grupo.
Sin embargo, es importante hacer una distinción entre “IA” y “ML”, o aprendizaje automático, dijo Wil Schobeiri, CTO del proveedor de orientación contextual Ogury.
El aprendizaje automático es la capacidad de una computadora para identificar patrones sin supervisión a escala o con una intensidad computacional que los humanos no podrían lograr solos, dijo, mientras que la IA es simplemente “un término de marketing ahora”.
No es que no estén surgiendo casos prácticos de uso empresarial tanto para el aprendizaje automático como para la tecnología generativa.
Las empresas de tecnología publicitaria han adoptado principalmente capacidades de procesamiento del lenguaje natural como una forma de generar recomendaciones estratégicas basadas en datos internos de la empresa o personas de la audiencia.
Y según Advertiser Perceptions, los anunciantes ya están utilizando la IA para dirigirse a audiencias de manera más efectiva (58%) y personalizar anuncios (49%). El cincuenta y dos por ciento utiliza la IA para informar las decisiones de estrategia de marketing, un aumento significativo desde 2023.
La IA también tiene el mayor potencial para impulsar el rendimiento creativo, ayudar con la optimización post-clic y mitigar el “trabajo pesado indiferenciado”, dijo Schobeiri, es decir, tareas esenciales y de gran volumen que no requieren intervención humana; en otras palabras, trabajo intenso.
Sin embargo, incluso con estos casos de uso más específicos, los anunciantes deben tener cuidado de no exagerar con la IA.
Por ejemplo, no tiene sentido gastar una gran cantidad de tiempo, dinero y potencia informática para personalizar las experiencias de los consumidores uno a uno, lo que crearía “enormes inconvenientes de sostenibilidad”, dijo Collmer.
“En realidad, no somos tan diferentes unos de otros”, dijo. “Habrá un nivel adecuado de personalización que le brindará los resultados que necesita como especialista en marketing”.
No todo lo generativo es oro
Mientras tanto, el mundo de la tecnología publicitaria también tendrá que tomarse más en serio las limitaciones actuales de la IA y el potencial de que actores de mala fe se aprovechen de ellas.
A Schobeiri, por ejemplo, le preocupa qué hará la tecnología generativa, específicamente los LLM, para exacerbar la proliferación de sitios web hechos para publicidad.
“Los anunciantes y los DSP en la cadena de suministro comenzarán a tener dificultades aún más para identificar si el contenido subyacente es de alto valor”, dijo, refiriéndose al contenido creado por humanos destinado a algo más que atraer inversión publicitaria programática.
Otro problema actual será la tendencia de la IA generativa a “alucinar”, el término coloquial (y técnicamente inexacto) para entregar información evidentemente falsa o inventada.
“Existen peligros potenciales definidos para las personas que apuestan por el uso y la confianza en la IA para todo”, dijo Perrin, abogando por un enfoque de “confiar pero verificar”.
De manera similar, muchas de las fuentes de AdExchanger dijeron que esperan que 2025 sea el año en que los expertos y las empresas de IA colaboren más estrechamente con los reguladores y también encuentren mejores formas de autorregularse como industria.
Sería especialmente útil disponer de más recursos de terceros independientes. Hoy en día, “la mayoría de las agencias obtienen su capacitación en IA directamente de las empresas que las venden”, dijo Perrin.
“Existe la cuestión de quién surgirá, si es que surge alguno, como una fuente de información más confiable y neutral sobre IA para nuestra industria”, dijo. “Hasta que eso suceda, gran parte de la conversación en última instancia estará impulsada por los proveedores”.
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Desafíos éticos de ChatGPT: navegando por la regulación de la IA
Cuando se lanzó ChatGPT, desarrollado por la empresa estadounidense OpenAI, el gobierno italiano se abalanzó para bloquearlo. El bloqueo fue impuesto por la autoridad de protección de datos, la Garante della Privacy.1
Hubo varias supuestas razones para esta decisión. En primer lugar, ChatGPT no tendría un plan claro de protección de la privacidad al recopilar datos de los usuarios, lo que pondría a la aplicación en desacuerdo con la ley italiana y la normativa europea pertinente, el RGPD. En segundo lugar, faltarían controles de uso efectivos que hagan cumplir la condición de uso de OpenAI de que ChatGPT solo puede ser utilizado por personas mayores de 13 años.
No es ningún misterio que detrás de esta decisión también hay consideraciones más profundas, que impuso un bloqueo temporal de la aplicación para los usuarios italianos y amenazó a OpenAI con multas de hasta el 4% de la facturación mundial.2
La decisión se produjo unos días después de que la empresa matriz cerrara repentinamente ChatGPT durante unas horas el 20 de marzo, después de que alrededor del 1,2% de los usuarios supuestamente experimentaran riesgos para la protección de sus datos debido a las operaciones autónomas del sistema de inteligencia artificial.3
Básicamente, la máquina corría el riesgo de mencionar datos personales (incluidos datos de tarjetas de crédito y datos bancarios) de algunos usuarios en respuesta a consultas de otros usuarios. Obviamente, esto equivale a la divulgación de datos confidenciales sin consentimiento. Es por eso que OpenAI se apresuró a desconectar la aplicación hasta que se solucionó el error.
Pese a todo, tras el bloqueo de la Garante della Privacy, se puede leer en la pantalla de bloqueo que aparece al intentar conectarse desde Italia al sitio oficial que la empresa afirma operar en total conformidad con el RGPD y otras normas nacionales pertinentes.
El caso es que la interacción entre inteligencia artificial y protección de datos es una cuestión muy compleja. Y, por ello, hablar de ‘bugs’ para referirse a hechos como el del 20 de marzo no es del todo exacto. La difusión de datos personales realizada por ChatGPT, en la que utilizó información de unas personas para responder a las preguntas de otras, es una manifestación de cómo funcionan las aplicaciones de aprendizaje automático, como la tecnología LLM (Large Language Model) que está fundamentalmente detrás de la sistema.
De hecho, las respuestas se derivan de generalizaciones hechas a partir del gigantesco corpus de conversaciones, artículos, contenido en línea, etc., que se han proporcionado a la máquina para “entrenarla” a reconocer patrones y conexiones significativas con el fin de desarrollar la capacidad. Reconocer respuestas apropiadas y significativas a preguntas dadas.
Para ello, ChatGPT recopila los mensajes enviados por los usuarios, para poder mejorar reponiendo el material en el que trabaja.
Esta es la razón por la que, por ejemplo, su capacidad para proporcionar respuestas sobre eventos que ocurrieron incluso después de septiembre de 2021 (el momento en que se formuló el conjunto de datos original) mejora a medida que pasa el tiempo. Por lo tanto, el sistema puede utilizar las entradas de cualquiera que se comunique con él como base para desarrollar nuevas salidas para otros usuarios.
Estas operaciones las realiza la máquina de forma autónoma, y no hay manera de saber con certeza qué ‘razonamiento’ se sigue para determinar cierta información como apropiada o inapropiada. No es intuitivo enseñar a ChatGPT que conviene comunicar determinadas cosas y no otras según la situación. Se dice que la inteligencia artificial actúa como una ‘caja negra’, de la que conocemos las entradas, las salidas, pero no el algoritmo que lleva de una a otra.
Esta característica de los sistemas digitales con este grado de autonomía es, por definición, problemática. Y aquí radica la dificultad tanto de OpenAI como de las autoridades competentes para entender cómo regular, por un lado, y regular, por otro, el uso de estas poderosas herramientas en la sociedad.
En efecto, si una aplicación de inteligencia artificial “decide”, sin consultar a nadie, hacer algo que acaba infringiendo los derechos de alguien (de privacidad, por ejemplo), ¿de quién es la responsabilidad? Estrictamente hablando, ni los desarrolladores, ni la empresa matriz, ni los usuarios han hecho nada malo intencionadamente. De lo que estamos hablando aquí es de una posible brecha de responsabilidad entre el malhechor (en este caso la máquina) y la parte responsable.
Poniendo un ejemplo más práctico: supongamos que un coche totalmente autónomo atropella a un peatón, y supongamos que el peatón es completamente inocente y el accidente fue causado por un mal funcionamiento imprevisto y totalmente imprevisible del sistema, de modo que no puede tratarse de una simple negligencia por parte de él. de los desarrolladores.
¿Quién debería acudir a los tribunales por asesinato? ¿Los pasajeros que no conducían? ¿El programador que podría haberlo evitado de alguna manera? ¿La empresa que simplemente comercializó el producto después de probarlo adecuadamente?
Algunos sugieren que podríamos atribuir responsabilidades legales a la propia inteligencia artificial, convirtiéndola en una entidad legal como ya lo hacemos con determinadas empresas, como las sociedades de responsabilidad limitada (LLC). Sin embargo, la comparación no es obvia y existen diferencias importantes entre ambos casos.
Cualquiera que sea el modo en que se aborden estas cuestiones, lo cierto es que será cada vez más necesario diseñar sus propias regulaciones en términos de regulación de la inteligencia artificial. Aunque tanto Estados Unidos como la Unión Europea han anunciado planes para discutir principios sobre los cuales abordar la cuestión, el caso del bloque ChatGPT en Italia subraya que todavía queda mucho por hacer. La actitud adoptada por la Garante della Privacy ha resultado ser demasiado conservadora y, en última instancia, intenta eludir la cuestión.
De hecho, el quid de la cuestión no es que OpenAI esté intentando eludir la normativa GDPR (aunque ha anunciado importantes medidas para adaptarse a las exigencias de las autoridades italianas). La dificultad radica en el hecho de que el GDPR está obsoleto en lo que respecta a tecnologías autónomas como éstas.
Esconder la cabeza en la arena es una expresión de ludismo que no hace más que disuadir, por un lado, a las empresas de innovar y proponer soluciones y mejoras y, por otro lado, a los consumidores de confiar en tales innovaciones y adoptarlas de manera consciente y responsable. manera.
Este artículo fue escrito por Emanuele Martinelli. Emanuele es miembro de Young Voices Europe y estudiante de doctorado italiano en la Universidad de Zurich. Trabaja sobre los límites y modalidades de las aplicaciones de la tecnología de IA en la planificación económica y trabaja como corrector y traductor en los sectores académico y literario. Emanuele también trabaja con Liberales Institut, un grupo de expertos suizo.
1 ChatGPT deshabilitado en Italia: ¿el problema de los datos de ChatGPT y los motivos del bloqueo del Garante de Privacidad?
2 Inteligencia artificial, Privacy Garantor bloquea ChatGPT.
3 MSN. (Dakota del Norte). El error ChatGPT expuso más datos privados de lo que se pensaba anteriormente, confirma OpenAI.
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Entonces, ¿qué tiene que decir la IA, específicamente ChatGPT, sobre los Nacionales?
Ahora que se está prestando toda la atención a la IA, pensé que podría ser interesante hacerle a ChatGPT un par de preguntas relacionadas con los Nacionales. Así que fui al sitio web ChatGPT.com y usé el sorpréndeme opción preguntarles. No creé una cuenta, por lo que no puedo decir si el texto generado habría sido diferente si lo hubiera hecho.
Tuve que crear una cuenta e iniciar sesión para crear la imagen de arriba. Le pedí que creara una imagen de un fanático de los Nacionales de Washington (la imagen de la izquierda) y luego una de un fanático de los Nacionales de Washington usando IA (la imagen de la derecha). Luego le pedí que los combinara.
Para reforzar el punto, todo lo que sigue (hasta Mi conclusión) es una copia y pegado directo de mi conversación de ChatGPT.
P: Sorpréndeme con un resumen de la temporada 2024 de los Washington Nationals.
ChatGPT dijo:
La temporada 2024 para los Nacionales de Washington estuvo marcada por una combinación de desarrollo juvenil prometedor, contribuciones constantes de los veteranos y una reconstrucción competitiva. Si bien no compitieron por un lugar en los playoffs, mostraron un progreso significativo bajo la dirección del manager Dave Martínez.
La ofensiva de los Nacionales estuvo anclada en estrellas emergentes como CJ Abramscuya velocidad y habilidad para embasarse agregaron un elemento dinámico a la cima de la alineación, y Joey Menesesquien continuó impresionando con su bate, brindando el poder que tanto necesitaba en el medio del orden. Thomas Lane y Domingo Smith También tuvo campañas sólidas, contribuyendo consistentemente durante toda la temporada.
El cuerpo de lanzadores, encabezado por veteranos Patricio Corbin y Josías Grismostró destellos de brillantez, pero en general, siguió siendo un trabajo en progreso. MacKenzie Gore avanzó en su desarrollo, dando a los fanáticos la esperanza de que la rotación podría estabilizarse en el futuro cercano. El bullpen tuvo sus altibajos, pero brazos jóvenes como Cade Cavalli y Jordan Weems se mostró prometedor, dando motivos para el optimismo en el futuro.
Si bien los Nacionales no eran contendientes a los playoffs en 2024, su talento joven continuó desarrollándose y la organización parecía ir en la dirección correcta, con una combinación sólida de prospectos prometedores y veteranos clave sentando las bases para el éxito futuro. . La temporada de los Nacionales consistió en dar pasos adelante y sentar las bases para un equipo competitivo en los próximos años.
P: Sorpréndeme con ¿Serán liberados los Nacionales del contrato MASN??
ChatGPT dijo:
La cuestión de si los Nacionales de Washington serán liberados de su contrato de transmisión MASN (Mid-Atlantic Sports Network) ha sido un tema de intriga constante. El acuerdo, que se firmó en 2005, ha sido un tema polémico desde entonces, principalmente debido al desequilibrio financiero entre los Nacionales y los Orioles de Baltimore, el otro equipo cuyos juegos transmite MASN. Los Nacionales, después de mudarse de Montreal en 2005, argumentan que el acuerdo les ha pagado mal en relación con el valor de mercado, especialmente a medida que el equipo creció en prominencia luego de su éxito en la década de 2010, incluida la victoria de la Serie Mundial en 2019.
Aquí hay un vistazo a los puntos principales que podrían influir en si los Nacionales serán liberados del contrato:
1. Disputa sobre pagos
- Los Nacionales han afirmado durante mucho tiempo que MASN les está pagando menos, haciendo referencia a una cláusula en el contrato que vincula los derechos del equipo con el acuerdo de los Orioles. Argumentan que este acuerdo es injusto y que deberían recibir una porción mayor de los ingresos generados por sus transmisiones.
- En 2019, un tribunal federal falló a favor de los Nacionales, declarando que tenían derecho a un valor justo de mercado por sus derechos de televisión. El fallo del tribunal fue un duro golpe para MASN y los Orioles, pero no se produjeron cambios inmediatos en el contrato.
2. Posible liberación o renegociación
- Salir del trato: Si los Nacionales pudieran escapar del contrato, en teoría podrían firmar un acuerdo mediático más lucrativo en otro lugar, lo que podría beneficiarlos financieramente. Sin embargo, romper el contrato probablemente conllevaría una batalla legal y sanciones financieras importantes.
- Renegociación: Siempre existe la posibilidad de que los equipos renegocien el contrato. El litigio en curso podría eventualmente conducir a un nuevo acuerdo que refleje mejor el valor de mercado de los Nacionales.
3. El papel de los Orioles
- Los Orioles son un actor central en la situación, ya que el acuerdo MASN fue diseñado esencialmente para beneficiarlos más debido a su participación mayoritaria en la red. La falta de voluntad de los Orioles para ajustar los términos del acuerdo ha llevado a enredos legales y relaciones tensas entre los dos equipos.
4. Cambios en la industria
- El auge de los servicios de streaming y los cambios en el panorama de las transmisiones podrían eventualmente dar a equipos como los Nacionales más influencia en la negociación de futuros acuerdos de derechos de medios. Con el posible declive de las redes deportivas regionales como MASN, los equipos podrían verse motivados a buscar nuevos acuerdos con los medios, ya sea de forma independiente o como parte de un nuevo acuerdo colectivo.
5. El futuro de MASN
- El futuro de la MASN es incierto, dada la dinámica cambiante de la retransmisión deportiva. La red ha enfrentado desafíos financieros, y tanto los Nacionales como los Orioles, en ocasiones, han cuestionado su viabilidad como socio a largo plazo. Si MASN continúa luchando o si hay más desafíos legales, podría acelerar la salida de los Nacionales del acuerdo.
Conclusión:
Si bien aún no hay una respuesta definitiva, la liberación de los Nacionales del contrato con MASN es una posibilidad, pero está ligada a batallas legales, negociaciones y cambios en curso en el panorama más amplio de los medios deportivos. El resultado probablemente dependerá de cómo se desarrollen estos factores en los próximos años y de si el deseo de los Nacionales de un acuerdo de transmisión más equitativo supera las consecuencias financieras y legales de romper su acuerdo actual.
P: Sorpréndeme con un resumen de la temporada baja de los Nacionales de Washington 2024-2025
ChatGPT dijo:
La temporada baja de 2024-2025 de los Nacionales de Washington marcó un punto de inflexión significativo ya que el equipo continuó reconstruyéndose mientras realizaba varios movimientos notables para equilibrar el desarrollo juvenil y la competitividad a corto plazo.
- Operaciones y adquisiciones clave: Los Nacionales hicieron un movimiento audaz al adquirir al lanzador abridor Tyler Glasnow de los Tampa Bay Rays a cambio del mejor prospecto CJ Abrams y un paquete de prospectos de nivel inferior. Este intercambio fue visto como una señal de que el equipo, aunque se encontraba en medio de una reconstrucción, estaba comprometido a presentar una plantilla más competitiva en el corto plazo. Glasnow, con su alto índice de ponches y su potencial de as, inmediatamente se convirtió en la pieza central del cuerpo de lanzadores de los Nacionales.
- Firmas de agentes libres: Los Nacionales estuvieron activos en la agencia libre, reforzando su alineación con un par de jugadores veteranos para brindar liderazgo y estabilidad. Ficharon al jardinero Nick Castellanos a un contrato de tres años, incorporando un bate poderoso para ayudar con la producción de carreras. Se esperaba que Castellanos, que tuvo una sólida temporada en 2024, aportara una presencia derecha muy necesaria a la alineación.
- Enfoque de reconstrucción: Mientras tomaban medidas para mejorar la plantilla en el corto plazo, los Nacionales se mantuvieron enfocados en su reconstrucción a largo plazo. Continuaron promoviendo a los mejores prospectos como James Madera y Casa Bradydándoles tiempo de juego regular en las mayores para acelerar su desarrollo. La directiva enfatizó la paciencia mientras buscaban agregar piezas clave durante las próximas temporadas.
- Desarrollo de lanzamiento: Los Nacionales también invirtieron en profundidad de lanzadores, firmando a varios agentes libres de ligas menores e invitados fuera del roster para competir por lugares en el bullpen y la rotación. Su sistema agrícola, liderado por empresas como Jackson Rutledge y Cole Henryfue visto como un área clave de enfoque para el éxito futuro.
- Flexibilidad financiera: Con varios contratos vencidos y una nómina relativamente baja, los Nacionales estaban posicionados para tener una flexibilidad financiera significativa para la temporada 2025-2026. Esto les permitió potencialmente estar activos en el mercado de agentes libres de la próxima temporada baja, con miras a agregar más talentos de primer nivel una vez que su núcleo de jugadores jóvenes se haya desarrollado más.
En general, la temporada baja 2024-2025 representó un acto de equilibrio para los Nacionales entre la competitividad inmediata y el crecimiento a largo plazo, sentando las bases para un futuro más prometedor y al mismo tiempo avanzando en el presente.
Mi conclusión
Estos resultados confirmaron mis sospechas sobre la IA. Dada mi experiencia en Estadística y Análisis, siempre ha existido un vínculo entre los dos campos. Los análisis son parte del proceso para simular la inteligencia. La analítica requiere datos. Las herramientas de IA actuales utilizan una gran cantidad de sitios de Internet para recopilar texto, resumirlo, analizarlo y resumirlo. Entonces, el viejo dicho Basura entra, basura sale aplica. Hay muchos buenos artículos sobre el tema MASN. Por tanto, un buen resultado para esa pregunta. ¿Predicciones sobre lo que hizo un equipo de béisbol? Puras conjeturas. Como resultado, obtenemos resúmenes que no son tan buenos.
Y no, ChatGPT no creó los enlaces de referencia de béisbol. Ese fue el enlazador BBREF. Tuve que corregir un error ortográfico que cometió ChatGPT para que el vinculador funcionara para Gore. Generó una k minúscula, pero BBREF requiere una K mayúscula.
Tu turno
Así que lo invito a probar el enlace ChatGPT, hacer una pregunta y copiar/páginar la pregunta y la respuesta y publicarla aquí para discutirla.
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