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Entrusting Generative AI ChatGPT To Provide Hangover Cures And Bender Relief

Published

5 días ago

31 diciembre, 2024

Sergio Villanueva

Consulting generative AI to help you cope with your hangover and proffer a workable cure.

getty

In today’s column, I examine whether you should openly trust generative AI and large language models (LLMs) to provide you with reasonable and safe cures for a hangover. This might at an initial glance seem like a lighthearted topic. Movies and TV shows often joke about hangovers and various zany cures or outlandish remedies that people come up with. The thing is that akin to people seeking and getting bad advice from fellow humans, the same can happen via AI.

People might not realize an AI-recommended hangover cure could be unsafe. There is a tendency for people to blankly assume that AI is somehow utterly trustworthy and reliable. Sorry to report that such an assumption is false.

Let’s talk about it.

This analysis of an innovative AI breakthrough is part of my ongoing Forbes column coverage on the latest in AI including identifying and explaining various impactful AI complexities (see the link here).

Hangovers Beget Troubles

I’d bet that you’ve either had a hangover at some point in your life or certainly knew someone who has incurred the wrath of overindulgence in alcohol. Entire blockbuster films recount the ins and outs of over-the-top hangovers. The reality of a hangover is that you typically feel rather rotten all over your body. Your mind is not spared either. Mushiness and fogginess of thought are hallmarks of a hangover.

What kinds of symptoms go with a hangover?

The usual culprits consist of a dry mouth, throbbing headache, aching fatigue, and potentially a bout of nausea. Under the hood, your body is often suffering from dehydration and inflammation. Stomach irritation can be there too. Your sleep is likely disrupted and leads to further aggravation of the symptoms arising from drinking to excess.

People joke about hangovers once they’ve gotten past the painful stages. Sometimes a rough hangover is touted as a badge of honor. The problem is that there can be longer-lasting impacts due to a protracted hangover. Also, while in the stressful midst of a hangover, rarely is it a laughing matter.

The shining star topic about hangovers is how to cure them.

People are often desperate for a cure. They want to get past the hangover as quickly as possible. They want to take something that will speed up the recovery process and lessen the agony during the process. I know it sounds trite, but the usual retort is that you shouldn’t have consumed as much as you did. Prevention is the best cure, as they say.

Anyway, people will be people, and they are undoubtedly going to go all-in on drinking. The concerns about a hangover are left at the door while having a good time. The next day is the reward or punishment for your deeds.

Hangover Cures Aplenty And Dangerous Too

Hangover cures are a dime a dozen.

Friends will tell you that this remedy or that remedy is the best. Strangers will say the same. You can go online and find a veritable treasure trove of hangover cures. I hope that you realize those posted cures are not necessarily safe and sound. People post the darnedest things, including abundantly wrong and unsafe suggestions for dealing with hangovers. Make sure that if you do search online, end up at a reputable website that has suitable credentials of a medical nature.

There is an alternative source to finding and learning about hangover cures.

What’s that source?

Generative AI and large language models come to mind.

Here are five good reasons to consider using AI for coping with your hangover:

(1) Convenience of using AI: Generative AI is generally accessible anytime and anywhere. There isn’t a need to schedule an appointment or go someplace to use generative AI.
(2) AI provides a range of suggestions: Generative AI is usually going to offer a wide range of remedies, from traditional advice like hydration and electrolyte restoration to alternative ideas based on cultural considerations.
(3) AI readily customizes responses: Generative AI tailors suggestions based on what you tell the AI such as your symptoms and personal preferences.
(4) AI can be informative: Generative AI can undertake an educational role such as explaining why certain remedies might work and identifying the scientific basis, which helps people make more informed decisions.
(5) AI is usually free or low-cost: Most of the major generative AI apps such as ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, and CoPilot are either free or available at a low cost.

Using Generative AI For Hangover Assistance

I am betting that you would like to see an example of how generative AI comes into this realm. I went ahead and logged into ChatGPT by OpenAI to come up with an example for you. You might find of keen interest that ChatGPT garners a whopping 300 million weekly active users. That is a staggering amount of usage.

I briefly conducted an additional cursory analysis via other major generative AI apps, such as Anthropic Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot, and Meta Llama, and found their answers to be about the same as that of ChatGPT. I’ll focus on ChatGPT but note that the other AI apps generated roughly similar responses.

Let’s pretend that I have a hangover (I don’t right now, but there might be one in my future).

My entered prompt: “I have a hangover. Can you suggest any good cures?”
Generative AI response: “I’m sorry you are feeling this way. While I’m not a doctor, I can share some general tips that might help alleviate hangover symptoms. Please remember that these are not medical treatments, and if you have any concerns or severe symptoms, it’s best to consult a healthcare professional.”
My entered prompt: “Okay, got it, go ahead and share the tips with me, thanks.”
Generative AI response: “Here are some remedies that you can try. Drink plenty of water to rehydrate. Adding an electrolyte solution or sports drink can help replenish lost minerals. Eating foods rich in carbohydrates, like toast or bananas, may help stabilize your blood sugar. Give your body time to recover by taking it easy and getting extra sleep. Over-the-counter pain relievers like ibuprofen may help with headaches. Avoid acetaminophen (Tylenol) if you’ve been drinking heavily, as it can strain the liver.”

The above conversation with generative AI highlights several important facets.

First, the AI warned me that the AI is not a medical doctor. Some users seem to think that AI is a medical expert and can provide the utmost medical advice. Not now. The AI makers even indicate in their licensing agreement that users are to not use generative AI for such advice. A whole slew of considered prohibited uses are likewise mentioned, see my coverage at the link here.

Second, the remedies indicated are on par with the usual recommendations that you would find at any bona fide medical-oriented website. That’s a good sign that the AI has picked up the right kind of content. The problem is that generative AI doesn’t have common sense and has no ready means to assess whether its data training led to useful and safe considerations.

There is a solid chance that whatever the AI tells you could be wrong. Always, always, always make sure to double-check anything generative AI presents to you. On a different topic but related tangent, even lawyers have gotten caught off-guard by overly relying on AI to provide legal expertise when the AI was completely mistaken, see my analysis at the link here. Nobody should blindly trust generative AI. Period, end of story.

Wariness Of Generative AI Is Sensible

The bottom line is that you can have a reasoned and slightly skeptical semblance of trust concerning advice from generative AI, but by gosh make sure to verify.

Here are some crucial downsides underlying using AI for hangover advisement:

(1) AI is not considered a medical expert: Generative AI might seem to showcase medical expertise but do not mistake this for the role of a human doctor. Be aware that generative AI can regrettably provide ineffective and even potentially harmful advice. For my coverage on the said-to-be discouraged or prohibited uses of generative AI, see the link here.
(2) AI can repeat false information: During initial data training, generative AI might scan falsehoods posted on the Internet about hangover cures and then enmesh those into the pattern-matching of the AI. Thus, suggested remedies by the AI might be based on myths and completely unverified sources.
(3) AI hallucinations can occur. Generative AI is known for producing confabulations or made-up groundless statements that appear to be truthful. These are known as AI hallucinations, see my coverage at the link here. There is a solid chance that a cure urged by AI could reflect an unfortunate AI hallucination.
(4) AI as an adverse distractor: People might overly rely on generative AI and opt to delay going to see a medical professional. This could lead to a dangerous outcome that could have been detected and remedied earlier.
(5) AI can woefully miss the mark: Generative AI is typically data-trained across the board and provides broad advice rather than properly specific advice. Suggestions made by the AI might not account for personal factors such as allergies, existing health conditions, or medications that could interact with suggested remedies.

Digging Deeper With AI On Hangovers

Whenever you use generative AI, try to think of the AI as a conversational partner. The idea is that you are carrying on an interactive dialogue with AI. Some people do a one-and-done angle whereby they ask a question, get an answer, and do not undertake a dialogue with the AI about the matter at hand. That is a shortchanging of what AI can more fully provide. See my explanation about how to get more out of generative AI conversationally, at the link here.

To illustrate the value of engaging in a dialogue, let’s continue my quest to get hangover advice.

My entered prompt: “Those tips about hangover cures were handy. One symptom that I have is that I feel quite nauseous. Is there anything I can specifically do about that?”
Generative AI response: “For nausea, ginger is a popular natural remedy. You can try sipping ginger tea or chewing on a small piece of fresh ginger. Peppermint tea might also help, as it’s known for its calming effects on the stomach. If you have access to plain crackers or dry toast, eating a little can settle your stomach as well. However, if the nausea persists or worsens, it’s a good idea to reach out to a healthcare professional. Let me know if you need more suggestions!”
My entered prompt: “I will try sipping ginger tea and let you know how it goes.”

Notice that I am doing an entire conversation with generative AI. In this case, I indicated that I have nausea. The AI responded with suggestions to overcome or abate the nausea.

Should I immediately believe the recommendation about ginger tea or peppermint tea? Nope. The best bet is to double-check. I did so and found that this is common practice.

Dreaded AI Hallucinations Can Occur

I mentioned in my earlier points that generative AI can encounter so-called AI hallucinations. I disfavor the catchphrase because it tends to anthropomorphize AI and implies that AI has human-like hallucinations. False. Anyway, the phrase has garnered stickiness, and we are stuck with it.

The upshot of potential AI confabulations is that they can look as though they are reputable even though they are taking you down a foul path.

Here’s an example in the case of hangover cures:

My entered prompt: “I drank too much last night. What’s a good hangover cure?”
Generative AI response: “Sorry to hear that! Hangovers can be tough. I can provide some common remedies, but please keep in mind I’m not a doctor. Try drinking blueberry vinegar tea. Also, consider eating something light. Get some rest. Let me know if you’d like other ideas!”
My entered prompt: “What is blueberry vinegar tea? I’ve never heard of that.”
Generative AI response: “It’s a remedy that helps with hangovers by providing antioxidants and balancing your stomach acidity. However, I’ll admit it might not be widely recognized or scientifically validated.”

The recommended use of blueberry vinegar tea is groundless made-up confabulation by the AI. Do you see how the AI portrayed the remedy as being aboveboard? That’s the tough trouble with AI hallucinations. They look right but can be adverse or possibly even deadly.

Be on the watch.

Double Checking Other Questioned Advice

There is a twist to the potential of getting sour advice about hangover cures.

Suppose a fellow human gives you suspicious advice. They might be well-intentioned. They might firmly believe in their heart that their advice is perfect. Where might you turn to assess the advice?

One possibility would be to ask generative AI to assess the advice for you.

Here we go.

My entered prompt: “A person told me that a good hangover cure involves bathing in tomato juice. What do you think of that remedy?”
Generative AI response: “Bathing in tomato juice is not a scientifically supported remedy for hangovers. This idea might stem from popular culture or misconceptions, such as the belief that it can neutralize odors or toxins, but there’s no evidence that soaking in tomato juice helps alleviate hangover symptoms. Let me know if you would like more detail.”
My entered prompt: “The person seemed convinced that the cure would work. What else can you tell me that I can then tell him why he is wrong about his cure.”
Generative AI response: “Here are additional details. Hangover symptoms are principally internal and result from dehydration, low blood sugar, and the buildup of alcohol byproducts like acetaldehyde. These issues cannot be resolved by topical treatments like bathing in tomato juice. While tomatoes are rich in vitamins and antioxidants, these benefits come from eating or drinking them, not from applying them to your skin.”
My entered prompt: “Why is the person so adamant about the alleged cure?”
Generative AI response: “There are many reasons that the person might believe in their claimed cure. While bathing in tomato juice is unlikely to harm you, it might be messy, expensive, and not particularly helpful. If someone enjoys this as a ritual or believes it helps, the placebo effect could play a role — but scientifically, it’s better to stick to proven remedies.”

As noted, generative AI was doubtful that the advice was any good. If you were already worried about the advice, this probably helps to cement your concerns. And if you didn’t have any qualms at the get-go, this likely opens your eyes.

AI Hangover Cures Are Trust But Verify

As a recap, generative AI offers a handy means of identifying and assessing hangover cures. Do not fall for the false assumption that generative AI is always correct or that it is a medical expert. Use generative AI cautiously. Double-check what the AI says. Likewise, use generative AI to double-check with others tell you.

I know it won’t do much good to say that you ought to drink in moderation and seek to avoid hangovers. People that know, know. There is a popular saying that if you drink mindfully, you can live fully. Others just figure they’ll deal with a hangover when it happens.

A final remark for now.

William Shakespeare famously stated: “I drink to the general joy of the whole table.” If you drink, and if you have a hangover, perhaps AI can bring some joy back into your existence by providing safe hangover cures. Just verify that this is the case, thanks.

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¿Menos chat en ChatGPT? Cómo podría evolucionar la IA en la tecnología publicitaria en 2025

Published

21 minutos ago

6 enero, 2025

Sergio Villanueva

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

Published

27 minutos ago

6 enero, 2025

Sergio Villanueva

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?

Published

2 horas ago

6 enero, 2025

Sergio Villanueva

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.