Hacia finales de 2024, ofrecí una opinión sobre todo lo que se hablaba sobre si las “leyes de escala” de la IA estaban chocando contra un muro técnico en la vida real. Sostuve que la pregunta importa menos de lo que muchos piensan: existen sistemas de IA lo suficientemente poderosos como para cambiar profundamente nuestro mundo, y los próximos años estarán definidos por el progreso en la IA, se cumplan o no las leyes de escala.
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Cada vez es más difícil medir qué tan buena es la IA
Siempre es arriesgado hacer pronósticos sobre la IA, porque se puede demostrar que estás equivocado muy rápidamente.. Ya es bastante vergonzoso como escritor cuando sus predicciones para el próximo año no se cumplen. Cuando tus predicciones para el próximo semana ¿Se ha demostrado que son falsos? Eso es bastante malo.
Pero menos de una semana después de escribir ese artículo, la serie de lanzamientos de fin de año de OpenAI incluyó su último modelo de lenguaje grande (LLM), o3. o3 no exactamente desmiente las afirmaciones de que las leyes de escala que solían definir el progreso de la IA ya no funcionan tan bien en el futuro, pero definitivamente desmiente la afirmación de que el progreso de la IA está chocando contra una pared.
O3 es realmente impresionante. De hecho, para apreciar lo impresionante que es, tendremos que hacer una pequeña digresión en la ciencia de cómo medimos los sistemas de IA.
Pruebas estandarizadas para robots
Si desea comparar dos modelos de lenguaje, desea medir el desempeño de cada uno de ellos en un conjunto de problemas que no han visto antes. Eso es más difícil de lo que parece: dado que estos modelos reciben enormes cantidades de texto como parte del entrenamiento, ya han visto la mayoría de las pruebas antes.
Entonces, lo que hacen los investigadores de aprendizaje automático es crear puntos de referencia, pruebas para sistemas de inteligencia artificial que nos permitan compararlos directamente entre sí y con el desempeño humano en una variedad de tareas: matemáticas, programación, lectura e interpretación de textos, lo que sea. Durante un tiempo, probamos las IA en la Olimpíada de Matemáticas de Estados Unidos, en un campeonato de matemáticas y en problemas de física, biología y química.
El problema es que las IA han mejorado tan rápido que siguen haciendo que los puntos de referencia sean inútiles. Una vez que una IA se desempeña lo suficientemente bien en un punto de referencia, decimos que el punto de referencia está “saturado”, lo que significa que ya no es útil distinguir qué tan capaces son las IA, porque todas obtienen puntuaciones casi perfectas.
2024 fue el año en el que un punto de referencia tras otro para las capacidades de IA se saturó tanto como el Océano Pacífico. Solíamos probar las IA con respecto a un punto de referencia de física, biología y química llamado GPQA que era tan difícil que incluso los estudiantes de doctorado en los campos correspondientes generalmente obtenían menos del 70 por ciento. Pero las IA ahora funcionan mejor que los humanos con doctorados relevantes, por lo que no es una buena manera de medir futuros avances.
También en la clasificación para la Olimpiada de Matemáticas, los modelos se desempeñan ahora entre los mejores humanos. Un punto de referencia llamado MMLU estaba destinado a medir la comprensión del lenguaje con preguntas en muchos dominios diferentes. Los mejores modelos también lo han saturado. Se suponía que un punto de referencia llamado ARC-AGI sería realmente difícil y mediría la inteligencia humana general, pero o3 (cuando está sintonizado para la tarea) logra una explosiva cifra del 88 por ciento.
Siempre podemos crear más puntos de referencia. (Lo estamos haciendo: ARC-AGI-2 se anunciará pronto y se supone que será mucho más difícil). Pero al ritmo que avanzan las IA, cada nuevo punto de referencia solo dura unos pocos años, en el mejor de los casos. Y quizás lo más importante para aquellos de nosotros que no somos investigadores de aprendizaje automático es que los puntos de referencia tienen que medir cada vez más el desempeño de la IA en tareas que los humanos no podrían realizar por sí mismos para describir de qué son y de qué no son capaces.
Sí, las IA todavía cometen errores estúpidos y molestos. Pero si han pasado seis meses desde que prestaste atención, o si solo has jugado con las versiones gratuitas de modelos de lenguaje disponibles en línea, que están muy por detrás de la frontera, estás sobreestimando cuántos errores estúpidos y molestos cometen, y subestimar su capacidad para realizar tareas difíciles e intelectualmente exigentes.
Esta semana en Time, Garrison Lovely argumentó que el progreso de la IA no “chocó contra una pared” sino que se volvió invisible, principalmente mejorando a pasos agigantados en formas a las que la gente no presta atención. (Nunca he intentado que una IA resuelva problemas de programación de élite o de biología, matemáticas o física, y de todos modos no podría decir si era correcto).
Cualquiera puede notar la diferencia entre un niño de 5 años que aprende aritmética y un estudiante de secundaria que aprende cálculo, por lo que el progreso entre esos puntos parece y se siente tangible. La mayoría de nosotros realmente no podemos distinguir entre un estudiante de primer año de matemáticas y los matemáticos más genios del mundo, por lo que el progreso de la IA entre esos puntos no ha parecido gran cosa.
Pero ese progreso es, en realidad, un gran problema. La forma en que la IA realmente cambiará nuestro mundo es automatizando una enorme cantidad de trabajo intelectual que alguna vez fue realizado por humanos, y tres cosas impulsarán su capacidad para lograrlo.
Uno cada vez es más barato. o3 obtiene resultados sorprendentes, pero puede costar más de 1.000 dólares pensar en una pregunta difícil y encontrar una respuesta. Sin embargo, el lanzamiento de fin de año del DeepSeek de China indicó que podría ser posible obtener un rendimiento de alta calidad a muy bajo costo.
El segundo son las mejoras en la forma en que interactuamos con él. Todas las personas con las que hablo sobre productos de IA confían en que hay toneladas de innovación por lograr en la forma en que interactuamos con las IA, cómo verifican su trabajo y cómo configuramos qué IA usar para cada tarea. Podría imaginarse un sistema en el que normalmente un chatbot de nivel medio hace el trabajo pero puede llamar internamente a un modelo más caro cuando su pregunta lo necesita. Todo esto es trabajo de producto versus puro trabajo técnico, y es lo que advertí en diciembre que transformaría nuestro mundo incluso si se detuviera todo el progreso de la IA.
Y el tercero es que los sistemas de inteligencia artificial se vuelven más inteligentes y, a pesar de todas las declaraciones sobre chocar contra las paredes, parece que todavía lo están haciendo. Los sistemas más nuevos son mejores para razonar, mejores para resolver problemas y, en general, están más cerca de ser expertos en una amplia gama de campos. Hasta cierto punto, ni siquiera sabemos qué tan inteligentes son porque todavía estamos luchando por descubrir cómo medirlo una vez que ya no seamos capaces de usar pruebas contra la experiencia humana.
Creo que estas son las tres fuerzas que definirán los próximos años: así de importante es la IA. Nos guste o no (y a mí tampoco me gusta mucho; no creo que esta transición que cambiará el mundo se esté manejando de manera responsable en absoluto), ninguno de los tres está chocando contra una pared, y cualquiera de los tres lo haría. ser suficiente para cambiar de forma duradera el mundo en el que vivimos.
Una versión de esta historia apareció originalmente en el boletín Future Perfect. ¡Regístrate aquí!
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Dentro de la carrera de Meta para vencer a OpenAI: “Necesitamos aprender a construir fronteras y ganar esta carrera”
Una importante demanda por derechos de autor contra Meta ha revelado un tesoro de comunicaciones internas sobre los planes de la compañía para desarrollar sus modelos de IA de código abierto, Llama, que incluyen discusiones sobre cómo evitar “la cobertura de los medios que sugiera que hemos utilizado un conjunto de datos que sabemos que es pirateado”.
Los mensajes, que formaban parte de una serie de pruebas reveladas por un tribunal de California, sugieren que Meta utilizó datos protegidos por derechos de autor cuando entrenó sus sistemas de inteligencia artificial y trabajó para ocultarlos, mientras corría para vencer a rivales como OpenAI y Mistral. Partes de los mensajes se revelaron por primera vez la semana pasada.
En un correo electrónico de octubre de 2023 al investigador de Meta AI Hugo Touvron, Ahmad Al-Dahle, vicepresidente de IA generativa de Meta, escribió que el objetivo de la compañía “debe ser GPT4”, refiriéndose al modelo de lenguaje grande OpenAI anunciado en marzo de 2023. Meta Teníamos que “aprender a construir fronteras y ganar esta carrera”, añadió Al-Dahle. Esos planes aparentemente involucraban al sitio de piratería de libros Library Genesis (LibGen) para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial.
Un correo electrónico sin fecha del director de producto de Meta, Sony Theakanath, enviado a la vicepresidenta de investigación de IA, Joelle Pineau, sopesó si usar LibGen solo internamente, para los puntos de referencia incluidos en una publicación de blog o para crear un modelo entrenado en el sitio. En el correo electrónico, Theakanath escribe que “GenAI ha sido aprobado para usar LibGen para Llama3… con una serie de mitigaciones acordadas” después de escalarlo a “MZ”, presumiblemente el CEO de Meta, Mark Zuckerberg. Como se señala en el correo electrónico, Theakanath creía que “Libgen es esencial para cumplir con SOTA [state-of-the-art] números”, y agregó “se sabe que OpenAI y Mistral están utilizando la biblioteca para sus modelos (de boca en boca)”. Mistral y OpenAI no han declarado si utilizan o no LibGen. (El borde contacté a ambos para obtener más información).
Los documentos judiciales surgen de una demanda colectiva que el autor Richard Kadrey, la comediante Sarah Silverman y otros presentaron contra Meta, acusándola de utilizar contenido protegido por derechos de autor obtenido ilegalmente para entrenar sus modelos de IA, en violación de las leyes de propiedad intelectual. Meta, al igual que otras empresas de inteligencia artificial, ha argumentado que el uso de material protegido por derechos de autor en datos de entrenamiento debería constituir un uso legítimo y legal. El borde Se comunicó con Meta para solicitar comentarios, pero no recibió respuesta de inmediato.
Algunas de las “mitigaciones” para el uso de LibGen incluían estipulaciones de que Meta debía “eliminar los datos claramente marcados como pirateados/robados”, evitando al mismo tiempo citar externamente “el uso de cualquier dato de entrenamiento” del sitio. El correo electrónico de Theakanath también decía que la compañía necesitaría “equipar” los modelos de la compañía “para armas biológicas y CBRNE”. [Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives]“Riesgos.
El correo electrónico también repasaba algunos de los “riesgos políticos” que plantea el uso de LibGen, incluyendo cómo los reguladores podrían responder a la cobertura de los medios que sugiere el uso de contenido pirateado por parte de Meta. “Esto puede socavar nuestra posición negociadora con los reguladores sobre estos temas”, decía el correo electrónico. Una conversación de abril de 2023 entre el investigador de Meta Nikolay Bashlykov y el miembro del equipo de IA David Esiobu también mostró que Bashlykov admitió que “no está seguro de que podamos usar las IP de Meta para cargar torrents”. [of] contenido pirata”.
Otros documentos internos muestran las medidas que tomó Meta para ocultar la información de derechos de autor en los datos de entrenamiento de LibGen. Un documento titulado “observaciones sobre LibGen-SciMag” muestra los comentarios dejados por los empleados sobre cómo mejorar el conjunto de datos. Una sugerencia es “eliminar más encabezados de derechos de autor e identificadores de documentos”, lo que incluye cualquier línea que contenga “ISBN”, “Copyright”, “Todos los derechos reservados” o el símbolo de copyright. Otras notas mencionan eliminar más metadatos “para evitar posibles complicaciones legales”, así como considerar la posibilidad de eliminar la lista de autores de un artículo “para reducir la responsabilidad”.
El pasado mes de junio, Los New York Times informó sobre la frenética carrera dentro de Meta después del debut de ChatGPT, revelando que la compañía se había topado con un muro: había agotado casi todos los libros, artículos y poemas en inglés disponibles que pudo encontrar en línea. Desesperados por obtener más datos, los ejecutivos supuestamente discutieron la compra directa de Simon & Schuster y consideraron contratar contratistas en África para resumir libros sin permiso.
En el informe, algunos ejecutivos justificaron su enfoque señalando el “precedente de mercado” de OpenAI de utilizar obras protegidas por derechos de autor, mientras que otros argumentaron que la victoria judicial de Google en 2015 estableciendo su derecho a escanear libros podría proporcionar cobertura legal. “Lo único que nos impide ser tan buenos como ChatGPT es, literalmente, el volumen de datos”, dijo un ejecutivo en una reunión, según Los New York Times.
Se ha informado que laboratorios de vanguardia como OpenAI y Anthropic se han topado con un muro de datos, lo que significa que no tienen suficientes datos nuevos para entrenar sus grandes modelos de lenguaje. Muchos líderes lo han negado, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo claramente: “No hay ningún muro”. El cofundador de OpenAI, Ilya Sutskever, que dejó la empresa en mayo pasado para iniciar un nuevo laboratorio de frontera, ha sido más directo sobre el potencial de un muro de datos. En una importante conferencia sobre IA el mes pasado, Sutskever dijo: “Hemos alcanzado el pico de datos y no habrá más. Tenemos que lidiar con los datos que tenemos. Sólo hay una Internet”.
Esta escasez de datos ha dado lugar a muchas formas nuevas y extrañas de obtener datos únicos. Bloomberg informó que laboratorios de vanguardia como OpenAI y Google han estado pagando a los creadores de contenido digital entre $ 1 y $ 4 por minuto por sus secuencias de video no utilizadas a través de un tercero para capacitar a los LLM (ambas compañías tienen productos de generación de video de IA de la competencia).
Dado que empresas como Meta y OpenAI esperan hacer crecer sus sistemas de inteligencia artificial lo más rápido posible, es probable que las cosas se pongan un poco complicadas. Aunque un juez desestimó parcialmente la demanda colectiva de Kadrey y Silverman el año pasado, las pruebas descritas aquí podrían fortalecer partes de su caso a medida que avanza en los tribunales.
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La IA Gemini de Google acaba de romper las reglas del procesamiento visual: esto es lo que eso significa para usted
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Gemini AI de Google ha trastocado silenciosamente el panorama de la inteligencia artificial, logrando un hito que pocos creían posible: el procesamiento simultáneo de múltiples flujos visuales en tiempo real.
Este avance, que permite a Gemini no solo ver videos en vivo sino también analizar imágenes estáticas simultáneamente, no se dio a conocer a través de las plataformas emblemáticas de Google. En cambio, surgió de una aplicación experimental llamada “AnyChat”.
Este salto imprevisto subraya el potencial sin explotar de la arquitectura de Gemini, ampliando los límites de la capacidad de la IA para manejar interacciones complejas y multimodales. Durante años, las plataformas de IA se han limitado a gestionar transmisiones de vídeo en directo o fotografías estáticas, pero nunca ambas a la vez. Con AnyChat, esa barrera se ha roto decisivamente.
“Ni siquiera el servicio pago de Gemini puede hacer esto todavía”, dice Ahsen Khaliq, líder de aprendizaje automático en Gradio y creador de AnyChat, en una entrevista exclusiva con VentureBeat. “Ahora puedes tener una conversación real con la IA mientras procesa tanto tu video en vivo como cualquier imagen que quieras compartir”.
Cómo Gemini de Google está redefiniendo silenciosamente la visión de la IA
El logro técnico detrás de la capacidad de transmisión múltiple de Gemini radica en su arquitectura neuronal avanzada, una infraestructura que AnyChat explota hábilmente para procesar múltiples entradas visuales sin sacrificar el rendimiento. Esta capacidad ya existe en la API de Gemini, pero no está disponible en las aplicaciones oficiales de Google para los usuarios finales.
Por el contrario, las demandas computacionales de muchas plataformas de IA, incluido ChatGPT, las limitan al procesamiento de un solo flujo. Por ejemplo, ChatGPT actualmente desactiva la transmisión de video en vivo cuando se carga una imagen. Incluso manejar una sola transmisión de video puede agotar los recursos, y mucho menos combinarla con el análisis de imágenes estáticas.
Las aplicaciones potenciales de este avance son tan transformadoras como inmediatas. Los estudiantes ahora pueden apuntar su cámara a un problema de cálculo mientras le muestran a Gemini un libro de texto como guía paso a paso. Los artistas pueden compartir trabajos en progreso junto con imágenes de referencia, recibiendo comentarios matizados y en tiempo real sobre la composición y la técnica.
La tecnología detrás del avance de la IA de flujo múltiple de Gemini
Lo que hace que el logro de AnyChat sea notable no es sólo la tecnología en sí, sino la forma en que elude las limitaciones del despliegue oficial de Gemini. Este avance fue posible gracias a las prestaciones especializadas de la API Gemini de Google, que permiten a AnyChat acceder a funciones que siguen ausentes en las propias plataformas de Google.
Al utilizar estos permisos ampliados, AnyChat optimiza los mecanismos de atención de Gemini para rastrear y analizar múltiples entradas visuales simultáneamente, todo mientras mantiene la coherencia conversacional. Los desarrolladores pueden replicar fácilmente esta capacidad usando unas pocas líneas de código, como lo demuestra el uso de Gradio por parte de AnyChat, una plataforma de código abierto para crear interfaces de aprendizaje automático.
Por ejemplo, los desarrolladores pueden lanzar su propia plataforma de video chat impulsada por Gemini con soporte para carga de imágenes utilizando el siguiente fragmento de código:
(Crédito: Cara de abrazo / Gradio)
Esta simplicidad resalta cómo AnyChat no es solo una demostración del potencial de Gemini, sino un conjunto de herramientas para desarrolladores que buscan crear aplicaciones de IA personalizadas habilitadas para visión.
Lo que hace que el logro de AnyChat sea notable no es sólo la tecnología en sí, sino la forma en que elude las limitaciones del despliegue oficial de Gemini. Este avance fue posible gracias a asignaciones especializadas del equipo Gemini de Google, que permitieron a AnyChat acceder a funciones que permanecen ausentes en las propias plataformas de Google.
“La función de vídeo en tiempo real de Google AI Studio no puede manejar imágenes cargadas durante la transmisión”, dijo Khaliq a VentureBeat. “Ninguna otra plataforma ha implementado este tipo de procesamiento simultáneo en este momento”.
La aplicación experimental que desbloqueó las capacidades ocultas de Gemini
El éxito de AnyChat no fue un simple accidente. Los desarrolladores de la plataforma trabajaron estrechamente con la arquitectura técnica de Gemini para ampliar sus límites. Al hacerlo, revelaron un lado de Gemini que ni siquiera las herramientas oficiales de Google han explorado aún.
Este enfoque experimental permitió a AnyChat manejar transmisiones simultáneas de video en vivo e imágenes estáticas, rompiendo esencialmente la “barrera de la transmisión única”. El resultado es una plataforma que se siente más dinámica, intuitiva y capaz de manejar casos de uso del mundo real de manera mucho más efectiva que sus competidores.
Por qué el procesamiento visual simultáneo cambia las reglas del juego
Las implicaciones de las nuevas capacidades de Gemini van mucho más allá de las herramientas creativas y las interacciones casuales de IA. Imagine a un profesional médico mostrando a una IA los síntomas de un paciente en vivo y escaneos de diagnóstico históricos al mismo tiempo. Los ingenieros podían comparar el rendimiento del equipo en tiempo real con esquemas técnicos y recibir comentarios instantáneos. Los equipos de control de calidad podrían comparar la producción de la línea de producción con los estándares de referencia con una precisión y eficiencia sin precedentes.
En educación, el potencial es transformador. Los estudiantes pueden usar Gemini en tiempo real para analizar libros de texto mientras trabajan en problemas de práctica, recibiendo apoyo contextual que cierra la brecha entre entornos de aprendizaje estáticos y dinámicos. Para los artistas y diseñadores, la capacidad de mostrar múltiples aportaciones visuales simultáneamente abre nuevas vías para la colaboración y la retroalimentación creativa.
Qué significa el éxito de AnyChat para el futuro de la innovación en IA
Por ahora, AnyChat sigue siendo una plataforma de desarrollo experimental, que opera con límites de velocidad ampliados otorgados por los desarrolladores de Gemini. Sin embargo, su éxito demuestra que la visión simultánea de múltiples flujos de IA ya no es una aspiración lejana: es una realidad presente, lista para su adopción a gran escala.
La aparición de AnyChat plantea preguntas provocativas. ¿Por qué el lanzamiento oficial de Gemini no incluyó esta capacidad? ¿Es un descuido, una elección deliberada en la asignación de recursos o una indicación de que desarrolladores más pequeños y ágiles están impulsando la próxima ola de innovación?
A medida que se acelera la carrera de la IA, la lección de AnyChat es clara: es posible que los avances más significativos no siempre provengan de los crecientes laboratorios de investigación de los gigantes tecnológicos. En cambio, pueden provenir de desarrolladores independientes que ven potencial en las tecnologías existentes y se atreven a impulsarlas más.
Ahora que la innovadora arquitectura de Gemini ha demostrado ser capaz de procesar múltiples flujos, el escenario está preparado para una nueva era de aplicaciones de IA. Aún es incierto si Google incorporará esta capacidad a sus plataformas oficiales. Sin embargo, una cosa está clara: la brecha entre lo que la IA puede hacer y lo que hace oficialmente se ha vuelto mucho más interesante.
Stephen Curry is one of the most polarizing players in NBA history. He is clearly the best three-point shooter the league has ever seen, and he deserves to be discussed among the best players in NBA history because he has won four championships with the Golden State Warriors. However, not everyone views him as a top 10 player in league history. He has never been known as an elite defensive player, and he isn’t quite the playmaker of some of his point guard peers.
Personally, I view Curry as a top five to seven player ever and the best point guard to ever walk the planet, but there is certainly an argument against that. ChatGPT gave us 10 players who have a case of having had a better career than Curry, though, so check out the gallery to see why artificial intelligence ranks these all-time greats as even better than the Warriors legend. We have also provided our own analysis on whether we agree or disagree with what ChatGPT had to say.
1. Michael Jordan
ChatGPT reasoning:
- Why: Michael Jordan’s combination of scoring, defense, leadership, and dominance in critical moments makes him the consensus greatest of all time for many. He won six championships, five MVPs, and was a 10-time scoring champion. His mental toughness, work ethic, and ability to perform in clutch moments (particularly in the NBA Finals) are unmatched.
- Better Than Curry: Jordan’s defensive prowess, complete offensive game, and six titles outshine Curry’s individual accolades.
Did ChatGPT get it right? Michael Jordan is the greatest player in NBA history, so ChatGPT was correct in justifying him as being better than Stephen Curry. Jordan has an edge on Curry in championships (six to Curry’s four), defense (Jordan was a Defensive Player of the Year and the all-time leader in First-Team All-Defensive nods), and as a scorer in every aspect except for three-point shooting.
While you may see arguments on the internet for Curry ranking above most of the rest of the players on this list, you won’t see many taking Curry above Jordan. Jordan did it all, ranking as both one of the best defensive and offensive players ever. His athleticism was unmatched, and he is the greatest scorer to ever walk the planet.
2. LeBron James
ChatGPT reasoning:
- Why: LeBron is often viewed as the most complete player to ever play the game. His combination of size, athleticism, basketball IQ, and versatility allows him to impact every aspect of the game. He’s won four championships, four MVPs, and has been a dominant force for nearly two decades.
- Better Than Curry: LeBron’s ability to affect the game in all areas — scoring, passing, rebounding, and defense — gives him a broader influence than Curry, despite Curry’s shooting dominance.
Did ChatGPT get it right? LeBron James and Stephen Curry often clashed in the NBA Finals, with Curry actually often ending up on top in the iconic rivalry. Curry’s Warriors bested James’ Cleveland Cavaliers in three of the four championship series that they matched up in.
Even so, James still has had the better overall career. Both players are still going strong, but James has double the All-Star nods (20) and MVP trophies (four). He even has the same amount of championship rings (four). Not to mention, when he did beat Curry in the Finals, it was in iconic fashion. James’ 3-1 comeback will go down as arguably the greatest NBA Finals series ever.
Curry is best known for shooting, but James happens to be in the top 10 in three-point makes in his own right. He has Curry bested in almost every other facet of basketball, too. Thanks to his incredible versatility, James is also a great rebounder and an elite playmaker, and he has unmatched basketball IQ, too.
3. Kareem Abdul-Jabbar
ChatGPT reasoning:
- Why: Kareem is the NBA’s all-time leading scorer, with six MVPs (most in NBA history) and six championships. His unstoppable skyhook, elite defense, and longevity make him one of the greatest players ever.
- Better Than Curry: Kareem’s dominance as a center and his impact on both ends of the floor, combined with his long career, places him ahead of Curry.
Did ChatGPT get it right? Stephen Curry certainly revolutionized the point guard position and the game of basketball as a whole, but back in Kareem Abdul-Jabbar’s day, centers were the focal points of NBA organizations. The big man formerly known as Lew Alcindor was the best of the best, too.
After completing arguably the best college basketball career ever, Abdul-Jabbar went on to win the most MVP trophies (six) in league history. He won six championships as well, in addition to 19 earning All-Star appearances. Abdul-Jabbar’s skyhook was arguably the most unguardable signature shot in league history, and he was a force on the defensive end, too. Long before deep Curry heaves filled basketball highlight reels, Abdul-Jabbar was the NBA’s biggest source of entertainment, and he deserves to be credited as a top three or four NBA player ever. In fact, a select few even call him the G.O.A.T.
Note: It is worth noting that ChatGPT was wrong about Abdul-Jabbar being the NBA’s all-time leading scorer. While he owned that record for decades, LeBron James has since surpassed him.
4. Magic Johnson
ChatGPT reasoning:
- Why: Magic is widely regarded as the greatest point guard in NBA history. His ability to run an offense, vision, and leadership helped the Lakers win five championships in the 1980s. He revolutionized the point guard position with his 6’9″ frame and playmaking skills.
- Better Than Curry: Magic’s playmaking and leadership were more impactful in terms of team success, especially in the 1980s. Curry’s shooting revolutionized the game, but Magic’s leadership and ability to orchestrate a dynasty give him the edge.
Did ChatGPT get it right? You will see even more debates about who the best point guard ever is over debates on where Stephen Curry ranks all-time regardless of position. Of all five NBA positions, the Stephen Curry vs. Magic Johnson debate at point guard is the most controversial topic.
Luckily, you really can’t go wrong with either. Johnson is arguably the best playmaker/passer ever, whereas Curry is clearly the best shooter we’ve ever seen. They both dominated their respective eras with a flashy, never-before-seen style of play, and they won a lot of championships in the process.
Curry gets the slight edge over Johnson in our opinion, but that might even be considered a hot take. The Showtime Lakers were vital for popularizing basketball at the professional level, but Curry really changed the way the sport is played. He hasn’t shown any signs of slowing down, either, whereas Johnson’s career was prematurely ended because of an HIV diagnosis.
5. Bill Russell
ChatGPT reasoning:
- Why: Bill Russell’s 11 championships in 13 seasons is a feat that has never been duplicated, and his defensive prowess, shot-blocking, and rebounding were key to the Boston Celtics’ dominance in the 1950s and 60s.
- Better Than Curry: Russell’s impact on defense and winning championships is unparalleled. While Curry is more dynamic offensively, Russell’s defensive legacy and leadership in winning titles place him above Curry in this comparison.
Did ChatGPT get it right? Comparing old school players to modern day superstars is never easy. Bill Russell’s resume is much greater than Stephen Curry’s, as the Boston Celtics legend has 11 championships and five MVPs to his name. However, he played during a time where there were only eight other teams in the league.
Curry, meanwhile, was going toe-to-toe with seven-footers and freakish athletes like LeBron James, and he usually got the best of them despite standing 6-foot-2 and weighing 185 pounds, too. Russell’s impact on the league and dominance during his time cannot be overstated. However, no one during his time would dream of doing the things that Curry can do on a basketball court. From dribble combinations that leave defenders on the floor to shots from nearly half-court that leave fans jaws dropped, Curry’s skill level is so advanced in comparison to what Russell’s was that we have to give the point guard an edge and disagree with ChatGPT here.
6. Wilt Chamberlain
ChatGPT reasoning:
- Why: Wilt Chamberlain is one of the most dominant forces the game has ever seen. He holds the record for the most points scored in a single game (100) and led the league in scoring and rebounding multiple seasons. He won two championships and was a four-time MVP.
- Better Than Curry: Wilt’s physical dominance and statistical achievements dwarf Curry’s individual records. Though Curry revolutionized the game with his shooting, Chamberlain’s raw impact and efficiency on both ends place him ahead.
Did ChatGPT get it right? Like Bill Russell, Wilt Chamberlain played in the NBA’s early days, so a lot of the reasons we have Curry ahead of Russell are valid for having the Davidson product above Chamberlain, too. Chamberlain didn’t have the championship success of Russell (or Curry), but no one put up numbers like he did.
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Even so, Curry’s statistics are more than impressive in his own right. His 3,878 three-point makes are the most ever, and his 91% efficiency from the charity stripe is the best ever, too. All in all, Curry has at least 15 different shooting records to call his own.
7. Larry Bird
ChatGPT reasoning:
- Why: Larry Bird was one of the most complete players of all time. A three-time champion and two-time Finals MVP, Bird combined elite shooting with incredible basketball IQ, passing, and defense. His rivalry with Magic Johnson helped elevate the NBA to new heights in the 1980s.
- Better Than Curry Bird’s all-around game, versatility, and mental toughness give him an edge over Curry. Bird was a more complete player in terms of scoring, rebounding, and playmaking, which gave him a broader impact on games.
Did ChatGPT get it right?: Before there was Curry, Larry Bird was the uber-efficient shooter with unmatched touch on his jumper. Because of that, these two should rank super close on all-time rankings. Bird was the first 50-40-90 club member ever, and Curry followed suit in 2016.
They are also both multi-time winners of the three-point contest. Additionally, despite both being known for shooting, both don’t get nearly the credit that they deserve as passers or on defense. Curry has led the league in steals before, and Bird has been a Second-Team All-Defensive member before.
Curry has four championships to Bird’s three, but Bird has a one-trophy lead with three MVPs. The lifelong Warrior has only made the All-NBA First-Team four times in comparison to Bird’s nine, though, which means the small forward might have an edge on Curry in all-time discussions.
8. Shaquille O’Neal
ChatGPT reasoning:
- Why: Shaq was arguably the most dominant physical force the NBA has ever seen. His combination of size, skill, and power was unparalleled, leading to four NBA championships and one of the most dominant stretches in NBA history during the early 2000s.
- Better Than Curry: Shaq’s dominance in the paint and his ability to take over games on both ends of the floor gives him a greater all-around impact compared to Curry’s outside shooting.
Did ChatGPT get it right? When you think of what a basketball player should look like, a physically imposing player of Shaquille O’Neal’s stature might come to mind. That is what makes Stephen Curry so special, though, as he dominated despite being below average size for an NBA player.
Both O’Neal and Curry won four championships, but Curry won the MVP award twice in comparison to O’Neal’s one time being voted as the best player in the league. Additionally, a lot of people respect that Curry has never left the team that drafted him. Whereas O’Neal suited up for six different teams during his career.
Then again, O’Neal, like Bird, has Curry beat in a big way with First-Team All-NBA nods, as The Diesel was elected to that team eight times. Again, this battle is close, so we can see why ChatGPT likes O’Neal more than Curry. Curry certainly has a case over O’Neal, though.
9. Tim Duncan
ChatGPT reasoning:
- Why: Tim Duncan was the cornerstone of the San Antonio Spurs’ dynasty, winning five championships and two MVPs. His ability to dominate both offensively and defensively in a quiet, efficient manner made him one of the most complete players in NBA history.
- Better Than Curry: Duncan’s consistency, leadership, and defensive presence make him a more well-rounded player than Curry, whose game is more limited to perimeter shooting.
Did ChatGPT get it right? Stephen Curry is the ultimate flashy player, while Tim Duncan was known as The Big Fundamental. While their styles were completely different, they both founds tons of success and led arguably the two best dynasties of the 21st century.
Duncan’s laid-back attitude and style of play probably led to him being underrated. After all, he certainly deserves to have at least one Defensive Player of the Year to his name. Curry did rack up impressive accolades, though, none more impressive than when he became the only unanimous MVP ever. Because of that, we think ChatGPT was wrong in ranking Duncan above Curry.
10. Kobe Bryant
ChatGPT reasoning:
- Why: Kobe Bryant’s skillset and mentality were unmatched. He won five championships, two Finals MVPs, and was a 15-time All-NBA player. Bryant’s scoring ability, footwork, and competitive spirit made him one of the greatest of all time.
- Better Than Curry: While Curry’s shooting is unparalleled, Kobe’s overall offensive game (including post moves, mid-range shooting, and ability to create shots) and his mentality put him ahead. Kobe also had stronger defensive credentials.
Did ChatGPT get it right? We did another article asking ChatGPT about 10 players who are better than Kobe Bryant, and Stephen Curry did not make that list. Bryant is here on Curry’s list, though. Bryant is the closest thing we’ve had to Michael Jordan, and he deserves to be discussed amongst the very best players in NBA history.
Kobe did whatever it took to win, and it was obvious when looking at his Mamba mentality. Bryant wasn’t the three-point shooter of Curry, but he certainly expanded on that part of his game more than the player he modeled his game after (Jordan). Like Jordan, though, he stands above the rest of the NBA in terms of mid-range shooting, above-the-rim finishing, and point-of-attack defense.
Curry and Bryant find themselves in a weird place when discussing championships. Bryant was the second option to Shaquille O’Neal for three of his five championships, while Curry was arguably the number two to Kevin Durant for two of his four championships. Both players were clearly the top dog the two other times they won the NBA Finals. They should be close in all-time rankings, but we are okay with Bryant having a slight edge over Curry.
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