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California está investigando la conversión de OpenAI en una empresa con fines de lucro

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El Independiente de Santa Bárbara republica historias de CalMatters.org sobre temas estatales y locales que afectan a los lectores del condado de Santa Bárbara.


Como parte de lo que describió como una investigación en curso, la oficina del fiscal general de California ha buscado respuestas de OpenAI sobre su plan informado para convertirse en una corporación con fines de lucro y cómo pretende transferir activos fuera de su organización sin fines de lucro existente.

En una carta enviada al fabricante de ChatGPT el 6 de diciembre, el fiscal general adjunto Christopher Lamerdin citó cláusulas en los estatutos de OpenAI según las cuales “los activos de OpenAI están irrevocablemente dedicados a su propósito caritativo”, como dijo Lamerdin, así como la “responsabilidad” de la oficina. para proteger los activos mantenidos en fideicomisos caritativos”. Además de preguntar sobre transferencias de activos, buscó información sobre el plan de reestructuración de OpenAI y el valor de sus activos.

La oficina del fiscal general dijo a CalMatters en un correo electrónico: “El Departamento de Justicia está comprometido a proteger los activos caritativos para el propósito previsto y toma esta responsabilidad en serio”.

La carta pedía una respuesta de OpenAI antes del 8 de enero. Cuando se le preguntó si el fiscal general recibió tal respuesta, un portavoz escribió: “Para proteger su integridad, no podemos comentar sobre una investigación en curso”.

OpenAI no respondió preguntas oficiales sobre la carta o su estructura como organización.

Permitir que OpenAI, una organización sin fines de lucro, reutilice sus activos para obtener ganancias y atraer inversores podría sentar un precedente peligroso, argumentan los críticos, permitiendo a las nuevas empresas disfrutar de las deducciones fiscales de las organizaciones sin fines de lucro incluso cuando pretendan convertirse eventualmente en empresas capitalistas altamente lucrativas.

El debate sobre la reestructuración empresarial de OpenAI llega en un momento en el que la empresa intenta aumentar su influencia. OpenAI multiplicó por siete el gasto en cabildeo en el Congreso el año pasado y, por primera vez, contrató cabilderos para oponerse a proyectos de ley para regular la IA en Sacramento.

En septiembre, Reuters informó que OpenAI trasladaría el control de su negocio principal de una organización sin fines de lucro a una corporación de beneficio público con fines de lucro. En noviembre, Bloomberg informó que OpenAI estaba en conversaciones con el fiscal general de California sobre el cambio.

La compañía confirmó a finales de diciembre que estaba considerando una nueva estructura y planeaba establecer una corporación de beneficio público con fines de lucro, aunque no llegó a decir que planeaba trasladar el control a la entidad con fines de lucro.

OpenAI se fundó a finales de 2015 con el respaldo de miembros de “PayPal Mafia” como el cofundador de LinkedIn, Reid Hoffman, y el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk. Originalmente una organización sin fines de lucro centrada en beneficiar a la humanidad a través de la investigación sobre inteligencia artificial general, creó cuatro años más tarde una rama con fines de lucro para parecer más atractiva a los inversores e invertir miles de millones de dólares en recursos informáticos para entrenar potentes sistemas de IA. Se entiende que los beneficios que fluyen hacia esa parte de la empresa y sus inversores están limitados, lo que crea una barrera a la recaudación de fondos. Una disputa entre las ramas con y sin fines de lucro de OpenAI salió a la luz a fines de 2023 luego de un esfuerzo de la junta sin fines de lucro para destituir al cofundador y director ejecutivo Sam Altman, lo que llevó a un ultimátum por parte de la mayoría de los empleados, que amenazaron con renunciar si Altman no era reintegrado.

Desde entonces, OpenAI cerró una ronda de financiación de 6.600 millones de dólares y, a principios de esta semana, junto con el presidente Trump en la Casa Blanca, anunció el Proyecto Stargate, una empresa conjunta de 500.000 millones de dólares para construir centros de datos e infraestructura energética que, según empresas como OpenAI, es necesaria para capacitar. Grandes modelos de IA.

En el centro, el cofundador y director ejecutivo de Open AI, Sam Altman, habla en el evento Advancing Sustainable Development Through Safe, Secure, and Trustworthy AI en Grand Central Terminal en la ciudad de Nueva York el 23 de septiembre de 2024. | Crédito: Bryan R. Smith, Foto de la piscina vía AP Photo

El 12 de diciembre, en una carta de Meta, se instó al fiscal general de California, Rob Bonta, a impedir que OpenAI se convierta en una empresa con fines de lucro, según el Wall Street Journal, y Meta argumentó que tal precedente podría tener “implicaciones sísmicas para Silicon”. Valley” al permitir que las nuevas empresas disfruten de un estatus fiscal privilegiado como organización sin fines de lucro hasta que comiencen a ganar dinero. Musk ha tratado de bloquear la conversión como parte de una demanda contra OpenAI presentada el verano pasado.

Después de que la junta sin fines de lucro de OpenAI despidiera a Altman en 2023, el grupo de defensa del consumidor sin fines de lucro Public Citizen argumentó repetidamente en cartas a los fiscales generales de California, donde tiene su sede OpenAI, y de Delaware, donde OpenAI presentó sus artículos de constitución, que deberían investigar a la organización. El copresidente de Public Citizen, Robert Weissman, escribió que OpenAI no estaba operando como una organización sin fines de lucro, debería perder su condición de organización sin fines de lucro y verse obligada a operar como una empresa con fines de lucro, y que cualquier entidad con fines de lucro que asumiera el control de OpenAI debería pagar una prima por ese control a una organización sin fines de lucro completamente separada de OpenAI.

El precedente de este enfoque proviene de Blue Cross of California, que, tras una transferencia de activos a una subsidiaria con fines de lucro en la década de 1990, donó más de 3 mil millones de dólares en acciones a dos fundaciones.

Es difícil decir con precisión cuánto vale esa prima cuando se trata de OpenAI, pero un día antes de la ronda de financiación de 6 mil millones de dólares de OpenAI en octubre pasado, Weissman estimó que vale al menos 30 mil millones de dólares.

El Proyecto Stargate, dijo Weissman a CalMatters, “es una prueba más de que la organización sin fines de lucro OpenAI no existe realmente como un organismo independiente, que la junta directiva de la organización sin fines de lucro OpenAI no está ejerciendo ninguna autoridad significativa sobre las organizaciones con fines de lucro y ni siquiera está tomando en serio su misión sin fines de lucro”.

Weissman quiere que el fiscal general investigue cuánto de la prima tendría que pagar una OpenAI con fines de lucro y cómo se relaciona esa valoración con la propiedad intelectual propiedad de OpenAI y las empresas y subsidiarias vinculadas a OpenAI.

“La oficina del fiscal general de California es un regulador serio de las organizaciones sin fines de lucro, y no hay manera de que esta escala derivada de una organización sin fines de lucro se lleve a cabo sin una revisión cuidadosa por parte del fiscal general de California”, dijo Weissman a CalMatters. “Tenemos la esperanza de que lleguen a conclusiones que sigan el rastro [with] lo que hemos estado discutiendo durante el último año y medio”.

Levi Sumagaysay contribuyó a esta historia.

Esta historia apareció originalmente en CalMatters.org, una empresa de medios no partidista y sin fines de lucro que explica las políticas y políticas de California.

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Probé 10 detectores de contenido de IA, y estos 5 se identificaron correctamente el texto de IA cada vez

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Mustafahacalaki/Getty Images

Cuando examiné por primera vez si es posible luchar contra el plagio generado por la IA y cómo podría funcionar ese enfoque, era enero de 2023, solo unos meses después de la explosión de la IA generativa del mundo.

También: las 20 mejores herramientas de IA de 2025, y la cosa #1 para recordar cuando las usas

Esta es una versión completamente actualizada de ese artículo original de enero de 2023. Cuando probé por primera vez los detectores GPT, el mejor resultado fue el 66% correcto de uno de los tres damas disponibles. Mi conjunto de pruebas más reciente, en febrero de 2025, utilizó hasta 10 damas, y tres de ellas tenían puntajes perfectos. Esta vez, solo un par de meses después, cinco lo hicieron.

Lo que estoy probando y cómo lo estoy haciendo

Sin embargo, antes de continuar, discutamos el plagio y cómo se relaciona con nuestro problema. Merriam-Webster define “plagiar” como “robar y pasar (las ideas o palabras de otro) como propias; usar (la producción de otro) sin acreditar la fuente”.

Esta definición se adapta bien al contenido creado por AI. Si bien alguien que usa una herramienta de IA como la noción AI o el chatgpt no está robando contenido, si esa persona no acredita las palabras como provenientes de una IA y las reclama como suyas, todavía cumple con la definición del diccionario de plagio.

También: el sorteo muerto que chatgpt escribió su contenido y cómo trabajar con él

Para probar los detectores de IA, estoy usando cinco bloques de texto. Dos fueron escritos por mí y tres fueron escritos por Chatgpt. Para probar un detector de contenido, alimento cada bloque al detector por separado y registro el resultado. Si el detector es correcto, considero que la prueba se pasa; Si está mal, considero que falló.

Cuando un detector proporciona un porcentaje, trato cualquier cosa por encima del 70% como una probabilidad fuerte, ya sea a favor del contenido escrito por humanos o escritos por IA, y considero que la respuesta del detector. Si desea probar un detector de contenido utilizando los mismos bloques de texto, puede extraerlos de este documento.

Los resultados generales

Para evaluar los detectores de IA, reran mi serie de cinco pruebas en 10 detectores. En otras palabras, corté y pegé 50 pruebas individuales (tenía una lote de café).

Los detectores que probé incluyen Morder, Copileaks, Detector de salida GPT-2, Gptzero, Gramática, Mónica, Originalidad.Ai, Plantilla, Indetectable.Ai, Escritor.comy Zerogpt.

También: 3 trucos de chatgpt inteligentes que demuestran que sigue siendo la IA para vencer

Para esta actualización, agregué CopyLeaks y Monica. Dejé escrito de mis pruebas porque suspendió su detector GPT. Guardián de contenido Solicité inclusión, pero no escuché en el tiempo para probar cuentas.

Esta tabla muestra resultados generales. Como puede ver, cinco detectores identificaron correctamente el texto humano y de IA en todas las pruebas.

2025-04-contenido de contenido-001

David Gewirtz/Zdnet

Traté de determinar si había un patrón de mejora tangible con el tiempo, por lo que construí un gráfico que comparó la prueba de cinco pruebas con el tiempo. Hasta ahora, he ejecutado esta serie seis veces, pero no hay una tendencia fuerte. Aumenté el número de detectores probados e intercambiados algunos, pero el único resultado consistente es que la prueba 5 se identificó de manera confiable como humana en los detectores y fechas.

2025-04-contenido de contenido-002

David Gewirtz/Zdnet

Continuaré probando con el tiempo, y espero ver una tendencia de confiabilidad constantemente hacia arriba.

Si bien ha habido algunos puntajes perfectos, no recomiendo confiar únicamente en estas herramientas para validar el contenido escrito por humanos. Como se muestra, la escritura de altavoces no nativos a menudo se califica según lo generado por una IA.

A pesar de que mi contenido hecho a mano ha sido calificado en su mayoría escrito por humanos en esta ronda, un detector (GPTZero) se declaró demasiado incierto para juzgar, y otro (copyleks) declaró que es escrito. Los resultados son tremendamente inconsistentes en todos los sistemas.

También: los mejores chatbots de IA: chatgpt, copilot y alternativas notables

En pocas palabras: abogaría por precaución antes de confiar en los resultados de cualquiera, o todas, de estas herramientas.

Cómo se desempeñó cada detector de contenido de IA

Ahora, veamos cada herramienta de prueba individual, enumerada alfabéticamente.

Detección de contenido de Brandwell AI (precisión 40%)

Esta herramienta fue producida originalmente por una empresa de generación de contenido de IA, contenido a escala. Luego emigró a Brandwell.ai, Un nuevo nombre para una empresa de servicios de marketing centrado en la IA.

También: Las imágenes generadas por IA son un desastre legal, y sigue siendo un proceso muy humano

Desafortunadamente, su precisión fue baja. La herramienta no pudo saber si el contenido generado por IA en la prueba 2 era humano o AI, como se muestra en esta captura de pantalla:

morder

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Copileaks (precisión 80%)

Me parece divertido que Copileaks se declara “el detector de IA más preciso con más del 99% de precisión” cuando más de la mitad de los detectores probados funcionaron mejor. Pero las personas de marketing serán la gente de marketing: los superlativos son tan difíciles de resistir para ellos como ladrar en una ardilla (y el camión FedEx, y todos los niños vecinos) es para mi perro.

También: 5 formas rápidas en que las herramientas de IA de Apple pueden ajustar su escritura sobre la marcha

La oferta principal de la compañía es un verificador de plagio que se vende a instituciones educativas, editores y empresas que buscan garantizar la originalidad del contenido y mantener la integridad académica.

copileaks

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Detector de salida GPT-2 (precisión 60%)

Esta herramienta fue construida utilizando un centro de aprendizaje automático administrado por AI Company, con sede en Nueva York. Cara abrazada. Mientras que la compañía ha recibido $ 40 millones en fondos para desarrollar su biblioteca de idiomas naturales, el Detector GPT-2 Parece ser una herramienta creada por el usuario que utiliza la biblioteca de transformadores faciales de abrazos.

GPT2

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Gptzero (precisión 80%)

Gptzero ha estado creciendo claramente. Cuando lo probé por primera vez, el sitio era desnudo, ni siquiera estaba claro si Gptzero era una empresa o simplemente el proyecto de pasión de alguien. Ahora, la compañía tiene un equipo completo con una misión de “proteger lo que es humano”. Ofrece herramientas de validación de IA y un verificador de plagio.

También: Las herramientas de IA más populares de 2025 (y lo que eso significa)

Desafortunadamente, el rendimiento parece haber disminuido. En mis dos últimas carreras, Gptzero identificó correctamente mi texto como generado por humanos. Esta vez, declaró ese mismo texto que Generated.

gptzero

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Grammarly (precisión 40%)

Gramática es bien conocido por ayudar a los escritores a producir contenido gramaticalmente correcto, eso no es lo que estoy probando aquí. Grammarly puede verificar el plagio y el contenido de IA. En el verificador de gramática, hay un botón de verificación de texto de plagio y texto de IA en la esquina inferior derecha:

gramática

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

No estoy midiendo la precisión del verificador de plagio aquí, pero aunque la precisión de la check de gramática fue deficiente, el sitio identificó correctamente el texto de la prueba como se publicó anteriormente.

Mónica (precisión 100%)

Mónica es un nuevo participante. Este servicio ofrece un asistente de IA todo en uno con una amplia gama de servicios. Los usuarios pueden elegir entre varios modelos de idiomas grandes.

También: 5 formas en que chatgpt puede ayudarlo a escribir ensayos

La compañía llama a Mónica el “mejor detector de IA en línea”, pero parece que ejecuta contenido a través de otros detectores, incluidos Zerogpt, GPTZero y CopyLeaks. Extrañamente, tanto Gptzero como CopyLeaks no funcionaban bien en mis pruebas, pero Monica y Zerogpt lo hicieron.

Lo estamos dando al 100% porque ganó esa calificación, pero veré cómo se pone de pie en futuras pruebas.

Mónica

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Originalidad.Ai (precisión 100%)

Originalidad.Ai es un servicio comercial que se factura a sí mismo como una IA y un verificador de plagio. La compañía vende créditos de uso: utilicé 30 créditos para este artículo. Venden 2,000 créditos por $ 12.95 por mes. Bombeé 1.400 palabras a través del sistema y usé solo el 1.5% de mi asignación mensual.

originalidad

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Quillbot (precisión 100%)

Las últimas veces que probé Plantillalos resultados fueron muy inconsistentes: múltiples pases del mismo texto arrojaron puntajes muy diferentes. Esta vez, sin embargo, fue sólida como una roca y 100% correcto. Así que le estoy dando la victoria. Volveré a consultar en unos meses para ver si se mantiene en esta actuación.

plantilla

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Indetectable.ai (precisión 100%)

Indetectable.ai La gran afirmación es que puede “humanizar” el texto generado por la IA para que los detectores no lo marcarán. No he probado esa función: me molesta como autor y educador profesional, porque parece hacer trampa.

También: Por qué deberías ignorar el 99% de las herramientas de IA, y cuáles uso todos los días

Sin embargo, la compañía también tiene un detector de IA, que fue muy importante.

indetectable

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

El detector de IA pasó las cinco pruebas. Observe los indicadores que muestran banderas para otros detectores. La compañía dijo: “Desarrollamos algoritmos de detectores múltiples modelados después de esos principales detectores para proporcionar un enfoque federado y basado en el consenso. No alimentan directamente los modelos listados; más bien, los modelos están capacitados en función de los resultados que han generado. Cuando dicen que esos modelos lo señalaron, se basa en el algoritmo que creamos y actualizamos para esos modelos”.

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Tengo una pregunta sobre la bandera de Operai, ya que el detector de contenido de OpenAI se suspendió en 2023 debido a la baja precisión. Aun así, indetectable.Ai detectó las cinco pruebas, ganando un 100%perfecto.

Writer.com Detector de contenido de IA (precisión 40%)

Escritor.com es un servicio que genera escritura de IA para equipos corporativos. Su herramienta de detector de contenido de IA puede escanear el contenido generado. Desafortunadamente, su precisión fue baja. Identificó cada bloque de texto como escrito por humanos, a pesar de que ChatGPT escribió tres de las seis pruebas.

escritor

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

Zerogpt (precisión 100%)

Zerogpt ha madurado desde la última vez que lo evalué. Luego, no se enumeró ningún nombre de empresa, y el sitio estaba salpicado de anuncios de Google y carecía de una clara monetización. El servicio funcionó bastante bien, pero parecía incompleto.

También: ¿La IA destruirá la creatividad humana? No, y aquí está por qué

Ese sentimiento incompleto se ha ido. Zerogpt ahora se presenta como un servicio SaaS típico, completo con precios, nombre de la empresa e información de contacto. Su precisión también aumentó: la última vez fue del 80%; Esta vez obtuvo 5 de 5.

zerogpt

Captura de pantalla de David Gewirtz/Zdnet

¿Es humano o es AI?

¿Qué pasa contigo? ¿Has probado detectores de contenido de IA como CopyLeaks, Monica o Zerogpt? ¿Qué tan precisos han sido en su experiencia? ¿Ha utilizado estas herramientas para proteger la integridad académica o editorial? ¿Has encontrado situaciones en las que el trabajo escrito por humanos fue marcado por error como AI? ¿Hay detectores en los que confíe más que otros para evaluar la originalidad? Háganos saber en los comentarios a continuación.

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Operai retrocede el chatgpt Sycophancy, explica lo que salió mal

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Operai ha retrasado una actualización reciente de su modelo GPT-4O utilizado como el valor predeterminado en ChatGPT después de informes generalizados de que el sistema se había vuelto excesivamente halagador y demasiado agradable, incluso apoyando delirios absolutamente e ideas destructivas.

La reversión se produce en medio de los reconocimientos internos de los ingenieros de Operai y la creciente preocupación entre los expertos en IA, los ex ejecutivos y los usuarios sobre el riesgo de lo que muchos ahora llaman “skicancia de la IA”.

En una declaración publicada en su sitio web al final de la noche del 29 de abril de 2025, OpenAI dijo que la última actualización de GPT-4O tenía la intención de mejorar la personalidad predeterminada del modelo para que sea más intuitiva y efectiva en variados casos de uso.

Sin embargo, la actualización tuvo un efecto secundario involuntario: ChatGPT comenzó a ofrecer elogios no críticos para prácticamente cualquier idea del usuario, sin importar cuán poco práctico, inapropiado o incluso dañino.

Como explicó la compañía, el modelo se había optimizado utilizando la retroalimentación de los usuarios, las señales de thumbs y pulgar hacia abajo, pero el equipo de desarrollo puso demasiado énfasis en los indicadores a corto plazo.

Operai ahora reconoce que no explicó completamente cómo las interacciones y las necesidades del usuario evolucionan con el tiempo, lo que resultó en un chatbot que se inclinó demasiado en la afirmación sin discernimiento.

Los ejemplos provocaron preocupación

En plataformas como Reddit y X (anteriormente Twitter), los usuarios comenzaron a publicar capturas de pantalla que ilustraban el problema.

En una publicación de Reddit ampliamente circulada, un usuario relató cómo ChatGPT describió una idea de negocio de GAG, que vende “mierda” literal de un palo “, como genio y sugirió invertir $ 30,000 en la empresa. La IA elogió la idea como “arte de performance disfrazado de regalo de mordaza” y “oro viral”, destacando cuán sin crítica estaba dispuesto a validar incluso los lanzamientos absurdos.

Otros ejemplos fueron más preocupantes. En un caso citado por VentureBeat, un usuario que pretende defender los delirios paranoicos recibió refuerzo de GPT-4O, que elogió su supuesta claridad y autocomisos.

Otra cuenta mostró que el modelo ofrecía lo que un usuario describió como un “respaldo abierto” de las ideas relacionadas con el terrorismo.

La crítica montó rápidamente. El ex CEO interino de Operai, Emmett Shear, advirtió que ajustar los modelos para ser personas complacientes puede provocar un comportamiento peligroso, especialmente cuando la honestidad se sacrifica por la simpatía. Abrazando el CEO de Clemente Delangue volvió a publicar las preocupaciones sobre los riesgos de manipulación psicológica planteados por la IA que está de acuerdo reflexivamente con los usuarios, independientemente del contexto.

Medidas de respuesta y mitigación de Openai

Operai ha tomado medidas rápidas al volver a la actualización y restaurar una versión GPT-4O anterior conocida por un comportamiento más equilibrado. En el anuncio adjunto, la compañía detalló un enfoque múltiple para corregir el curso. Esto incluye:

  • Refinar capacitación y estrategias rápidas para reducir explícitamente las tendencias sycofánticas.
  • Reforzar la alineación del modelo con la especificación del modelo de OpenAI, particularmente en torno a la transparencia y la honestidad.
  • Pruebas de expansión previa a la implementación y mecanismos directos de retroalimentación de los usuarios.
  • Introducción de características de personalización más granulares, incluida la capacidad de ajustar los rasgos de personalidad en tiempo real y seleccionar entre múltiples personajes predeterminados.

Operai Technical Stafper Depue publicado en X destacando el problema central: el modelo fue capacitado utilizando comentarios de los usuarios a corto plazo como una guía, que sin darse cuenta dirigió el chatbot hacia la adulación.

OpenAI ahora planea cambiar hacia mecanismos de retroalimentación que priorizan la satisfacción y la confianza del usuario a largo plazo.

Sin embargo, algunos usuarios han reaccionado con escepticismo y consternación a las lecciones aprendidas de Openi y propuestas soluciones en el futuro.

“Por favor asuma más responsabilidad por su influencia sobre millones de personas reales”, escribió artista @nearcyan en X.

Harlan Stewart, generalista de comunicaciones en el Instituto de Investigación de Inteligencia de Machine de Machine en Berkeley, California, publicó en X una preocupación a término más grande sobre la skicancia de la IA, incluso si este modelo en particular Operai se ha solucionado: “La charla sobre la sileno esta semana no se debe a que GPT-4O es un sycophant. Se debe a que GPT-4O es un GPT-4O siendo GPT-4O. Realmente, muy malo en ser un sycofant. La IA aún no es capaz de una skicancia hábil y más difícil de detectar, pero algún día será algún día ”.

Una señal de advertencia más amplia para la industria de IA

El episodio GPT-4O ha reavivado debates más amplios en toda la industria de la IA sobre cómo la sintonización de personalidad, el aprendizaje de refuerzo y las métricas de compromiso pueden conducir a una deriva conductual involuntaria.

Los críticos compararon el comportamiento reciente del modelo con los algoritmos de redes sociales que, en busca de la participación, optimizan para la adicción y la validación sobre precisión y salud.

Shear subrayó este riesgo en su comentario, señalando que los modelos de IA sintonizados para elogios se convierten en “chupas”, incapaces de estar en desacuerdo incluso cuando el usuario se beneficiaría desde una perspectiva más honesta.

Advirtió además que este problema no es exclusivo de OpenAI, señalando que la misma dinámica se aplica a otros grandes proveedores de modelos, incluido el copiloto de Microsoft.

Implicaciones para la empresa

Para los líderes empresariales que adoptan la IA conversacional, el incidente de la sycophancy sirve como una señal clara: el comportamiento del modelo es tan crítico como la precisión del modelo.

Un chatbot que halagará a los empleados o valida el razonamiento defectuoso puede plantear riesgos graves, desde malas decisiones comerciales y código desalineado hasta problemas de cumplimiento y amenazas internas.

Los analistas de la industria ahora aconsejan a las empresas que exigan más transparencia de los proveedores sobre cómo se realiza la sintonización de la personalidad, con qué frecuencia cambia y si se puede revertir o controlar a nivel granular.

Los contratos de adquisición deben incluir disposiciones para auditoría, pruebas de comportamiento y control en tiempo real de las indicaciones del sistema. Se alienta a los científicos de datos a monitorear no solo las tasas de latencia y alucinación, sino también métricas como la “deriva de la amabilidad”.

Muchas organizaciones también pueden comenzar a moverse hacia alternativas de código abierto que puedan alojar y sintonizar. Al poseer los pesos del modelo y el proceso de aprendizaje de refuerzo, las empresas pueden retener el control total sobre cómo se comportan sus sistemas de IA, lo que elimina el riesgo de una actualización empujada por el proveedor que convierte una herramienta crítica en un hombre digital y sí durante la noche.

¿A dónde va la alineación de la IA desde aquí? ¿Qué pueden aprender y actuar las empresas de este incidente?

Operai dice que sigue comprometido con la construcción de sistemas de IA que sean útiles, respetuosos y alineados con diversos valores de usuarios, pero reconoce que una personalidad única no puede satisfacer las necesidades de 500 millones de usuarios semanales.

La compañía espera que mayores opciones de personalización y una mayor recopilación de comentarios democráticos ayuden a adaptar el comportamiento de ChatGPT de manera más efectiva en el futuro. El CEO Sam Altman también ha declarado previamente los planes de la compañía para, en las próximas semanas y meses, lanzar un modelo de lenguaje grande de código abierto (LLM) de última generación para competir con la serie Llama de Meta’s Meta’s Llama, Mistral, Cohere, Cohere, Deepseek y Alibaba’s Qwen.

Esto también permitiría a los usuarios preocupados por una compañía de proveedores de modelos, como OpenAI, actualizar sus modelos alojados en la nube de manera no deseada o que tengan impactos perjudiciales en los usuarios finales para desplegar sus propias variantes del modelo localmente o en su infraestructura en la nube, y ajustarlas o preservarlas con los rasgos y cualidades deseadas, especialmente para los casos de uso empresarial.

Del mismo modo, para aquellos usuarios de IA empresariales e individuales preocupados por la senofancia de sus modelos, ya ha creado una nueva prueba de referencia para medir esta calidad en diferentes modelos, Tim Duffy ha creado el desarrollador. Se llama “Syco Bench” y está disponible aquí.

Mientras tanto, la reacción violenta de la sileno ofrece una historia de advertencia para toda la industria de la IA: el fideicomiso del usuario no está construido solo por afirmación. A veces, la respuesta más útil es un “no” reflexivo.

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Apocalipsis Biosciencias para desarrollar Géminis para la infección en pacientes con quemaduras graves

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– Esta nueva indicación es otro paso para desbloquear todo el potencial de la plataforma Gemini –

San Diego-(Business Wire)-$ Revb #GÉMINISApocalipsis Biosciences, Inc. (NASDAQ: RevB) (la “empresa” o “revelación”), una compañía de ciencias de la vida de etapas clínicas que se centra en reequilibrar la inflamación para optimizar la salud, anunció una nueva indicación de objetivo para Géminis para la prevención de la infección en pacientes con quemaduras graves que requieren hospitalización (el Gema-PBI programa). El uso de Géminis para la prevención de la infección en pacientes con quemaduras severas, así como la prevención de la infección después de la cirugía (el Gema-PSI programa) son parte de la revelación familiar de patentes anteriormente con licencia de la Universidad de Vanderbilt.


“Estamos muy contentos de colaborar con el equipo de Apocalipsis para el avance de Géminis para la prevención de la infección en esta población de pacientes desatendida”, dijo Dra. Julia BohannonProfesor Asociado, Departamento de Anestesiología, Departamento de Patología, Microbiología e Inmunología, Universidad de Vanderbilt. “Creemos que la actividad de biomarcador clínico observada con Gemini se correlaciona fuertemente con nuestra experiencia preclínica en modelos de quemaduras de infecciones”.

El equipo de investigación de Vanderbilt demostrado El tratamiento posterior a la quemadura reduce significativamente la gravedad y la duración de la infección pulmonar de Pseudomonas, así como un nivel general reducido de inflamación en un modelo preclínico.

“La prevención de la infección en pacientes severamente quemados es un esfuerzo importante y complementa que la revelación laboral ha completado hasta la fecha”, dijo “, dijo”, dijo James RolkeCEO de Revelation “El programa Gemini-PBI puede ofrecer varias oportunidades regulatorias, de desarrollo y financiación que la compañía planea explorar”.

Sobre quemaduras e infección después de quemar

Las quemaduras son lesiones en la piel que involucran las dos capas principales: la epidermis externa delgada y/o la dermis más gruesa y profunda. Las quemaduras pueden ser el resultado de una variedad de causas que incluyen fuego, líquidos calientes, productos químicos (como ácidos fuertes o bases fuertes), electricidad, vapor, radiación de radiografías o radioterapia, luz solar o luz ultravioleta. Cada año, aproximadamente medio millón de estadounidenses sufren lesiones por quemaduras que requieren intervención médica. Si bien la mayoría de las lesiones por quemaduras no requieren ingreso a un hospital, se admiten alrededor de 40,000 pacientes, y aproximadamente 30,000 de ellos necesitan tratamiento especializado en un centro de quemaduras certificadas.

El número total anual de muertes relacionadas con quemaduras es de aproximadamente 3.400, siendo la infección invasiva la razón principal de la muerte después de las primeras 24 horas. La tasa de mortalidad general para pacientes con quemaduras graves es de aproximadamente 3.3%, pero esto aumenta al 20.6% en pacientes con quemaduras con lesión cutánea de quemaduras y inhalación, versus 10.5% por lesión por inhalación solo. La infección invasiva, incluida la sepsis, es la causa principal de la muerte después de la lesión por quemaduras, lo que representa aproximadamente el 51% de las muertes.

Actualmente no hay tratamientos aprobados para prevenir la infección sistémica en pacientes con quemaduras.

Sobre Géminis

Géminis es una formulación propietaria y propietaria de disacárido hexaacil fosforilada (PHAD (PHAD®) que reduce el daño asociado con la inflamación al reprogramarse del sistema inmune innato para responder al estrés (trauma, infección, etc.) de manera atenuada. La revelación ha realizado múltiples estudios preclínicos que demuestran el potencial terapéutico de Géminis en las indicaciones objetivo. Revelación anunciado previamente Datos clínicos positivos de fase 1 para el tratamiento intravenoso con Géminis. El punto final de seguridad primario se cumplió en el estudio de fase 1, y los resultados demostraron la actividad farmacodinámica estadísticamente significativa como se observó a través de los cambios esperados en múltiples biomarcadores, incluida la regulación positiva de IL-10.

Géminis se está desarrollando para múltiples indicaciones, incluso como pretratamiento para prevenir o reducir la gravedad y la duración de la lesión renal aguda (programa Gemini-AKI), y como pretratamiento para prevenir o reducir la gravedad y la duración de la infección posquirúrgica (programa GEMINI-PSI). Además, Gemini puede ser un tratamiento para detener o retrasar la progresión de la enfermedad renal crónica (programa Gemini-CKD).

Acerca de Apocalipsis Biosciences, Inc.

Revelation Biosciences, Inc. es una compañía de ciencias de la vida en estadio clínico centrada en aprovechar el poder de la inmunidad entrenada para la prevención y el tratamiento de la enfermedad utilizando su formulación patentada Géminis. Revelation tiene múltiples programas en curso para evaluar Géminis, incluso como prevención de la infección posquirúrgica, como prevención de lesiones renales agudas y para el tratamiento de la enfermedad renal crónica.

Para obtener más información sobre Apocalipsis, visite www.revbiosciences.com.

Declaraciones con avance

Este comunicado de prensa contiene declaraciones prospectivas definidas en la Ley de Reforma de Litigios de Valores Privados de 1995, según enmendada. Las declaraciones prospectivas son declaraciones que no son hechos históricos. Estas declaraciones prospectivas generalmente se identifican por las palabras “anticipar”, “creer”, “esperar”, “estimar”, “plan”, “perspectiva” y “proyecto” y otras expresiones similares. Advirtemos a los inversores que las declaraciones prospectivas se basan en las expectativas de la gerencia y son solo predicciones o declaraciones de las expectativas actuales e involucran riesgos, incertidumbres y otros factores conocidos y desconocidos que pueden hacer que los resultados reales sean materialmente diferentes de los previstos por las declaraciones de prospección. Apocalipsis advierte a los lectores que no depositen una dependencia indebida de tales declaraciones de vista hacia adelante, que solo hablan a partir de la fecha en que se hicieron. Los siguientes factores, entre otros, podrían hacer que los resultados reales difieran materialmente de los descritos en estas declaraciones prospectivas: la capacidad de la revelación para cumplir con sus objetivos financieros y estratégicos, debido a, entre otras cosas, la competencia; la capacidad de la revelación para crecer y gestionar la rentabilidad del crecimiento y retener a sus empleados clave; la posibilidad de que la revelación pueda verse afectada negativamente por otros factores económicos, comerciales y/o competitivos; riesgos relacionados con el desarrollo exitoso de los candidatos de productos de Apocalipsis; la capacidad de completar con éxito los estudios clínicos planificados de sus candidatos de productos; El riesgo de que no podamos inscribir completamente nuestros estudios clínicos o la inscripción llevará más tiempo de lo esperado; riesgos relacionados con la aparición de eventos de seguridad adversos y/o preocupaciones inesperadas que pueden surgir de los datos o análisis de nuestros estudios clínicos; cambios en las leyes o regulaciones aplicables; Iniciación esperada de los estudios clínicos, el momento de los datos clínicos; El resultado de los datos clínicos, incluido si los resultados de dicho estudio son positivos o si se puede replicar; El resultado de los datos recopilados, incluido si los resultados de dichos datos y/o correlación se pueden replicar; el momento, los costos, la conducta y el resultado de nuestros otros estudios clínicos; El tratamiento anticipado de datos clínicos futuros por parte de la FDA, la EMA u otras autoridades reguladoras, incluidos si dichos datos serán suficientes para su aprobación; el éxito de futuras actividades de desarrollo para sus candidatos de productos; posibles indicaciones para las cuales se pueden desarrollar candidatos de productos; la capacidad de revelación para mantener la lista de sus valores en NASDAQ; la duración esperada sobre la cual los saldos de Apocalipsis financiarán sus operaciones; y otros riesgos e incertidumbres descritos en este documento, así como aquellos riesgos e incertidumbres discutidos de vez en cuando en otros informes y otras presentaciones públicas con la SEC por Apocalipsis.

Contactos

Mike Porter

Relaciones con inversores

Porter Levay & Rose Inc.

Correo electrónico: mike@plrinvest.com

Chester Zygmont, III

Director financiero
Apocalipsis Biosciences Inc.

Correo electrónico: czygmont@revbiosciences.com

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