Connect with us

Noticias

Búsqueda de ChatGPT frente a Google: ¿en qué se diferencian?

Published

on

Durante las últimas dos décadas, el motor de búsqueda Google ha sido el estándar de facto para las búsquedas en Internet. Esa posición dominante se ha visto desafiada en los últimos años por el surgimiento de un enfoque completamente diferente para el descubrimiento de búsquedas basado en el conocimiento: ChatGPT.

Cuando llegó ChatGPT en noviembre de 2022, introdujo una experiencia muy diferente para los usuarios con preguntas. Mientras que los motores de búsqueda tradicionales ofrecen una lista de enlaces en respuesta a una consulta, ChatGPT proporciona respuestas.

En octubre de 2024, ChatGPT introdujo la búsqueda ChatGPT, que ofrece información actualizada y en vivo, algo que falta en su versión original. Y Google tampoco se ha quedado de brazos cruzados. Con Google AI Overviews, el gigante de las búsquedas integró capacidades de IA generativa en su búsqueda, brindando a los usuarios resúmenes y respuestas a consultas de contenido.

¿Cómo funciona la búsqueda ChatGPT?

El ChatGPT original basó su servicio enteramente en el conocimiento recopilado por un modelo de lenguaje grande (LLM) a través de una fase de capacitación. La versión normal de ChatGPT tiene una fecha límite de conocimiento (basada en cuándo se completó el entrenamiento de su modelo subyacente) y no conoce información ni eventos posteriores a esa fecha.

La búsqueda de ChatGPT ignora ese límite de conocimiento, operando a través de una combinación de tecnologías, con su base construida sobre una versión especialmente ajustada del GPT-4o LLM de OpenAI. OpenAI mejoró este modelo base utilizando técnicas posteriores al entrenamiento, particularmente al destilar los resultados de su modelo de vista previa o1. Según el proveedor, el modelo OpenAI o1 se destaca específicamente por sus capacidades de razonamiento mejoradas, lo que respalda su experiencia de búsqueda más refinada y precisa.

Para acceder a información más allá del límite de capacitación del LLM, la búsqueda de ChatGPT integra información de fuentes adicionales, incluidas las siguientes:

  • Proveedores de búsqueda de terceros. La búsqueda de ChatGPT utiliza proveedores de búsqueda de terceros, como Microsoft Bing.
  • Asociaciones de medios. Además, la búsqueda de ChatGPT incorpora fuentes de contenido de numerosos socios de medios, incluidos The Associated Press, Reuters y Tiempos financieros.

El servicio de búsqueda ChatGPT procesa las consultas de los usuarios a través de una interfaz de lenguaje natural y mantiene el contexto en múltiples preguntas, creando interacciones que son más conversacionales e intuitivas. Más allá de simplemente devolver enlaces, la búsqueda de ChatGPT proporciona resúmenes concisos de información, así como enlaces de origen.

¿Cuáles son las distinciones funcionales entre la búsqueda ChatGPT y la Búsqueda de Google?

La búsqueda de ChatGPT y la búsqueda de Google toman caminos divergentes para proporcionar resultados a las consultas de los usuarios.

  • Interfaz. ChatGPT ofrece a los usuarios una interfaz de IA conversacional, donde los usuarios hacen preguntas en un enfoque más de ida y vuelta. Cuando interactúan con el motor de búsqueda tradicional de Google, los usuarios escriben términos y no mantienen interacciones de conversación con el motor de búsqueda.
  • Seguimientos. El enfoque de IA conversacional de ChatGPT generalmente mantiene el contexto mucho mejor que el de Google durante las preguntas de seguimiento que profundizan en un tema específico.
  • Procesamiento de información. De forma predeterminada, la búsqueda de ChatGPT resume información que responde directamente a la consulta de un usuario. El modelo central de Búsqueda de Google no resume la información; se basa en su propio conjunto de algoritmos complejos de Google para clasificar y mostrar resultados relevantes. Sin embargo, Google AI Overviews ofrece respuestas resumidas que también responden preguntas.
  • Información en tiempo real. La búsqueda de ChatGPT tiene capacidades limitadas en tiempo real a través de sus asociaciones y proveedores externos. Google rastrea e indexa continuamente la web, proporcionando información más actualizada sobre una variedad de temas.
  • Formato de resultados. La Búsqueda de Google proporciona una lista de enlaces que incluye páginas web, imágenes, vídeos y fragmentos destacados. Si bien Google AI Overviews mejora algunos resultados de búsqueda con información resumida y enlaces de fuentes, ChatGPT ofrece respuestas detalladas en forma de párrafos que también incluyen enlaces a fuentes citadas.

Diferencias clave entre la búsqueda de Google y la búsqueda de ChatGPT

El siguiente cuadro detalla las diferencias importantes entre la Búsqueda de Google y la búsqueda de ChatGPT.

Característica Búsqueda de Google Búsqueda de ChatGPT
Tecnología central algoritmos de google GPT-4o Maestría en Derecho
Fuente de información Rastreo web en tiempo real Conjunto de datos previamente entrenado más búsqueda limitada en tiempo real
Interfaz de usuario Cuadro de búsqueda basado en consultas chatbot conversacional
Formato de resultados Lista de enlaces con fragmentos Respuestas coherentes y conversacionales.
Manejo de contexto Limitado Mantiene el contexto en múltiples consultas
Integración del comercio electrónico Listados de productos y comparaciones de precios. Información limitada del producto
Método de citación Enlaces a fuentes Citas en línea con enlaces a fuentes

¿Cuáles son las limitaciones de la búsqueda ChatGPT en comparación con la Búsqueda de Google?

A pesar de sus avances, la búsqueda ChatGPT enfrenta varias limitaciones en comparación con la Búsqueda de Google, incluidas las siguientes:

  • Acceso a la información y alcance de los datos. La Búsqueda de Google tiene un índice masivo de información gracias a su rastreador web con décadas de antigüedad. ChatGPT no tiene ese linaje ni acceso al volumen total de información de Internet.
  • Información en tiempo real. Si bien la búsqueda ChatGPT proporciona algunas capacidades en tiempo real, va a la zaga de Google en cuanto a proporcionar la información más actualizada sobre diversos temas.
  • Preocupaciones por la precisión. Un problema persistente con los LLM en general es el riesgo de sufrir alucinaciones por IA. Aunque ese riesgo persiste con Google AI Overviews, es menos probable que ocurra debido a su proceso de rastreo web.
  • Desafíos de verificación. Si bien la búsqueda ChatGPT proporciona citas, verificar la precisión y credibilidad de una fuente es más desafiante en comparación con el sistema de clasificación de páginas establecido de Google.

Pros y contras de la búsqueda de ChatGPT

Existen algunas ventajas y limitaciones clave de la búsqueda de ChatGPT.

Ventajas

  • Comprensión del lenguaje natural para consultas intuitivas.
  • Conciencia contextual para preguntas de seguimiento.
  • Explicaciones detalladas y resúmenes.
  • Potencial para tareas creativas y analíticas.
  • IA conversacional para una experiencia de usuario más atractiva.

Contras

  • Acceso limitado a información en tiempo real.
  • Generando respuestas inexactas en ocasiones.
  • Alcance de información más reducido en comparación con los motores de búsqueda tradicionales.
  • Falta de capacidades de búsqueda visual.
  • Sesgos heredados de los datos de entrenamiento.

Pros y contras de la Búsqueda de Google

Google también tiene sus ventajas y limitaciones clave.

Ventajas

  • Índice masivo de páginas web rastreadas a lo largo de décadas para obtener un nivel profundo de resultados de búsqueda.
  • Actualizaciones de información en tiempo real que abarcan múltiples categorías.
  • Integración de varios tipos de medios, incluidas imágenes, vídeos y mapas.
  • El mayor grado de seguridad y autenticidad de los algoritmos de Google para resultados relevantes y clasificados.

Contras

  • Interfaz menos conversacional.
  • Cantidad abrumadora de información presentada en ocasiones.
  • Resúmenes de información menos fáciles de usar, aunque Google AI Overviews reduce esa brecha.
  • Capacidad limitada para comprender consultas contextuales complejas.

¿Puede la búsqueda ChatGPT reemplazar la búsqueda de Google?

La respuesta simple es no. ChatGPT no reemplaza completamente la Búsqueda de Google, al menos a corto plazo.

Hay muchas razones por las que Google sigue siendo el motor de búsqueda dominante en Internet. Google atiende eficazmente las necesidades de sus usuarios. Su enfoque de rastreo web para la recopilación de información supera fácilmente al servicio de ChatGPT. Incluso con su gran conjunto de datos de capacitación y sus asociaciones con los medios, la búsqueda de ChatGPT no puede igualar el acceso completo a Internet de Google. Para toda una generación de usuarios de Internet, la Búsqueda de Google es la forma predeterminada de encontrar una respuesta, y eso no es algo que se pueda reemplazar fácilmente.

Esto no significa que ChatGPT no desplazará a Google para algunos tipos de búsquedas. Los usuarios que buscan respuestas directas a sus consultas, rápidamente, se benefician de la interfaz ChatGPT. Pero no reemplazará a Google en el corto plazo. La forma en que evolucione la búsqueda de ChatGPT, por supuesto, determinará si se reduce la brecha con el acceso a Internet y las capacidades de búsqueda más amplias de la Búsqueda de Google.

Sean Michael Kerner es consultor de TI, entusiasta de la tecnología y experto en retoques. Sacó Token Ring, configuró NetWare y se le conoce por compilar su propio kernel de Linux. Consulta con organizaciones industriales y de medios sobre cuestiones tecnológicas.

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Noticias

Dentro de la carrera de Meta para vencer a OpenAI: “Necesitamos aprender a construir fronteras y ganar esta carrera”

Published

on

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).

Theakanath de Meta escribe que LibGen es “esencial” para alcanzar “números SOTA en todas las categorías”.
Captura de pantalla: El borde

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 documento analiza la eliminación de “encabezados de derechos de autor e identificadores de documentos”.
Captura de pantalla: El borde

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.

Continue Reading

Noticias

La IA Gemini de Google acaba de romper las reglas del procesamiento visual: esto es lo que eso significa para usted

Published

on

Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder en la industria. Más información


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”.

Un miembro del equipo de Gradio demuestra la nueva capacidad de Gemini AI para procesar video en tiempo real junto con imágenes estáticas durante una sesión de chat de voz, mostrando el potencial del procesamiento visual de múltiples transmisiones en inteligencia artificial. (crédito: x.com / @freddy_alfonso_)

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 interfaz de Gemini Chat, una plataforma experimental que aprovecha la IA Gemini de Google para audio en tiempo real, transmisión de video y procesamiento simultáneo de imágenes, lo que muestra su potencial para aplicaciones avanzadas de IA. (Crédito: Cara de abrazo / Gradio)

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:

Un simple fragmento de código de Gradio permite a los desarrolladores crear una interfaz impulsada por Gemini que admite transmisión de video y carga de imágenes simultáneas, mostrando la accesibilidad de herramientas avanzadas de inteligencia artificial.
(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.

Continue Reading

Noticias

10 players who are better than Stephen Curry according to ChatGPT

Published

on

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

Imagn Images

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

LeBron James Lakers
Kevin Jairaj-Imagn Images

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

Kareem Abdul Jabbar Bucks Lou Alcindor
Darryl Norenberg-Imagn Images

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

Magic Johnson best point guards ever
MPS-Imagn Images

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

Bill Russell NBA players better than Stephen Curry
Malcolm Emmons-Imagn Images

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

Wilt Chamberlain NBA players better than Stephen Curry
Malcolm Emmons-Imagn Images

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.

Related Golden State Warriors NewsArticle continues below

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

Larry Bird NBA players better than Stephen Curry
Imagn Images

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

Shaquille O'Neal NBA players better than Stephen Curry
Imagn Images

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

Tim Duncan complaining about a call Spurs
Gary A. Vasquez-Imagn Images

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

Kobe Bryant drive on Lou Williams
Howard Smith-Imagn Images

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.

Continue Reading

Trending