Noticias
Popular AIS cara a cabeza: OpenAi vence a Deepseek en el razonamiento a nivel de oración
Published
1 mes agoon

Escrito por Manas Gaur, profesor asistente en Informática e Ingeniería Eléctrica, UMBC
Chatgpt y otros chatbots de IA basados en modelos de idiomas grandes se sabe que ocasionalmente inventa cosas, incluidas las citas científicas y legales. Resulta que medir cuán precisas son las citas de un modelo AI es una buena manera de evaluar las habilidades de razonamiento del modelo.
Un modelo de IA “razones” descomponiendo una consulta en pasos y trabajando a través de ellos en orden. Piense en cómo aprendió a resolver problemas de palabras matemáticas en la escuela.
Idealmente, para generar citas, un modelo de IA comprendería los conceptos clave en un documento, generaría una lista clasificada de documentos relevantes para citar y proporcionaría un razonamiento convincente sobre cómo cada documento sugerido respalda el texto correspondiente. Destacará las conexiones específicas entre el texto y la investigación citada, aclarando por qué cada fuente importa.
La pregunta es, ¿se puede confiar en los modelos de hoy para hacer estas conexiones y proporcionar un razonamiento claro que justifique sus elecciones de origen? La respuesta va más allá de la precisión de las citas para abordar cuán útiles y precisos son los modelos de lenguaje grande para cualquier propósito de recuperación de información.
Soy un informático. Mis colegas, investigadores del Instituto AI de la Universidad de Carolina del Sur, la Universidad Estatal de Ohio y el Condado de Baltimore del Condado de Baltimore, y he desarrollado las razones de referencia para probar qué tan bien modelos de idiomas pueden generar automáticamente citas de investigación y proporcionar un razonamiento comprensible.
Utilizamos el punto de referencia para comparar el rendimiento de dos modelos de razonamiento de IA populares, Deepseek’s R1 y OpenAI’s O1. Aunque Deepseek fue en los titulares con su impresionante eficiencia y rentabilidad, el advenedizo chino tiene un camino por recorrer para que coincida con el rendimiento de razonamiento de OpenAI.
Oración específica
La precisión de las citas tiene mucho que ver con si el modelo AI está razonando sobre la información a nivel de oración en lugar del párrafo o a nivel de documentos. Se puede considerar que las citas a nivel de párrafo y a nivel de documentos arrojan una gran parte de la información a un modelo de idioma grande y le piden que proporcione muchas citas.
En este proceso, el modelo de lenguaje grande se generaliza e incorporan las oraciones individuales. El usuario termina con citas que explican todo el párrafo o documento, no la información de grano relativamente fino en la oración.
Además, el razonamiento sufre cuando le pide al modelo de idioma grande que lea un documento completo. Estos modelos se basan principalmente en memorizar patrones que típicamente son mejores para encontrar al principio y al final de los textos más largos que en el medio. Esto les dificulta comprender completamente toda la información importante a lo largo de un documento largo.
Los modelos de idiomas grandes se confunden porque los párrafos y documentos tienen mucha información, lo que afecta la generación de citas y el proceso de razonamiento. En consecuencia, el razonamiento de los modelos de idiomas grandes sobre los párrafos y los documentos se vuelve más como resumir o parafrasear.
Las razones por las que Benchmark aborde esta debilidad al examinar la generación y el razonamiento de las citas de los modelos de idiomas grandes.
Prueba de citas y razonamiento
Tras el lanzamiento de Deepseek R1 en enero de 2025, queríamos examinar su precisión en la generación de citas y su calidad de razonamiento y compararlo con el modelo O1 de OpenAI. Creamos un párrafo que tenía oraciones de diferentes fuentes, dio a los modelos oraciones individuales de este párrafo y pedimos citas y razonamiento.
Para comenzar nuestra prueba, desarrollamos un pequeño lecho de prueba de aproximadamente 4,100 artículos de investigación alrededor de cuatro temas clave que están relacionados con el cerebro humano y la informática: neuronas y cognición, interacción humana-computadora, bases de datos e inteligencia artificial. Evaluamos los modelos utilizando dos medidas: la puntuación F-1, que mide cuán precisa es la cita proporcionada, y la tasa de alucinación, que mide cuán sonido es el razonamiento del modelo, es decir, con qué frecuencia produce una respuesta inexacta o engañosa.
Nuestras pruebas revelaron diferencias de rendimiento significativas entre OpenAI O1 y Deepseek R1 en diferentes dominios científicos. El O1 de OpenAI conectó bien la información entre los diferentes sujetos, como comprender cómo la investigación sobre neuronas y cognición se conecta con la interacción humana y la computadora y luego con los conceptos en inteligencia artificial, sin dejar de ser precisa. Sus métricas de rendimiento superaron constantemente a Deepseek R1 en todas las categorías de evaluación, especialmente para reducir las alucinaciones y completar con éxito las tareas asignadas.
Operai O1 fue mejor para combinar ideas semánticamente, mientras que R1 se centró en asegurarse de que generara una respuesta para cada tarea de atribución, lo que a su vez aumentó la alucinación durante el razonamiento. Openai O1 tenía una tasa de alucinación de aproximadamente 35% en comparación con la tasa de Deepseek R1 de casi el 85% en la tarea de razonamiento basada en la atribución.
En términos de precisión y competencia lingüística, Openai O1 obtuvo alrededor de 0.65 en la prueba F-1, lo que significa que era correcto aproximadamente el 65% del tiempo al responder preguntas. También obtuvo alrededor de 0.70 en la prueba BLEU, que mide qué tan bien un modelo de lenguaje escribe en lenguaje natural. Estos son puntajes bastante buenos.
Deepseek R1 obtuvo un puntaje más bajo, con aproximadamente 0.35 en la prueba F-1, lo que significa que era correcto aproximadamente el 35% del tiempo. Sin embargo, su puntaje Bleu fue solo alrededor de 0.2, lo que significa que su escritura no era tan natural como la O1 de OpenAI. Esto muestra que O1 fue mejor al presentar esa información en un lenguaje claro y natural.
OpenAi tiene la ventaja
En otros puntos de referencia, Deepseek R1 se desempeña a la par con OpenAi O1 en tareas de matemáticas, codificación y razonamiento científico. Pero la diferencia sustancial en nuestro punto de referencia sugiere que O1 proporciona información más confiable, mientras que R1 lucha con la consistencia objetiva.
Aunque incluimos otros modelos en nuestras pruebas integrales, la brecha de rendimiento entre O1 y R1 resalta específicamente el panorama competitivo actual en el desarrollo de IA, con la oferta de OpenAI que mantiene una ventaja significativa en las capacidades de razonamiento e integración del conocimiento.
Estos resultados sugieren que OpenAi todavía tiene una ventaja cuando se trata de atribución y razonamiento de origen, posiblemente debido a la naturaleza y el volumen de los datos en los que fue entrenado. La compañía anunció recientemente su herramienta de investigación profunda, que puede crear informes con citas, hacer preguntas de seguimiento y proporcionar razonamiento para la respuesta generada.
El jurado todavía está en el valor de la herramienta para los investigadores, pero la advertencia permanece para todos: verifique todas las citas que le brinda una IA.
Este artículo se vuelve a publicar de la conversación bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original y vea más de 250 artículos UMBC disponibles en la conversación.
Etiquetas: coeit, investigación, la conversación
You may like
Noticias
Predicción de AI de Google Gemini para la primera ronda
Published
1 hora agoon
29 mayo, 2025
Dwyane Wade comparte pensamientos sobre Dallas Mavericks obteniendo la primera elección
El miembro del Salón de la Fama de la NBA, Dwyane Wade, comparte sus pensamientos sobre la NBA y si los Mavericks que obtienen la primera selección en el draft o no es una “coincidencia”.
Deportes seriamente
Durante el período previo a cada draft de la NBA, puede ser difícil saber en qué confiar Intel. Algunos borradores simulados terminan siendo notablemente precisos. Otros terminan siendo ridículamente incorrectos. La varianza puede ser parte de la diversión y el drama que hace que este sea uno de los eventos anuales más grandes de la liga.
Y ahora la inteligencia artificial es capaz de soportar la especulación.
Hay poco misterio sobre la selección número 1 en el draft de la NBA de 2025, que está programado para comenzar el 25 de junio. Cooper Flagg of Duke es la mejor opción proyectada para los Dallas Mavericks, que ganó la lotería del draft de la NBA de este año a pesar de las largas probabilidades, y AI está de acuerdo con ese sentimiento. USA TODAY Sports le pidió a Google Gemini AI que ejecutara una simulación de cada selección de primera ronda durante el draft de la NBA de 2025 y devolvió los resultados basados en “las proyecciones actuales, las necesidades del equipo y algunas lógicas de draft general”.
Así que Flagg fue la selección número 1 de la IA y Duke estaba bien representado entre los 10 mejores. La simulación de AI de Google Gemini también tuvo un número significativo de perspectivas internacionales, tanto de las filas universitarias como de los clubes profesionales en el extranjero, saliendo del tablero en la primera ronda. Pero cada una de las ocho mejores selecciones proyectadas por AI, y 15 de las primeras 16 selecciones, jugaron baloncesto universitario durante la temporada 2024-25.
Aquí hay un desglose de las selecciones de primera ronda del draft de la NBA de 2025 hechas por un Google Gemini AI Smiulation, así como cómo ver el próximo mes cuando los equipos de la liga se reúnen en Brooklyn para hacer sus selecciones reales:
OPINIÓN: El ciclo de superteams de la NBA ha sido desmantelado. Los propietarios querían la paridad y la obtuvieron.
Draft de la NBA 2025: predicciones de IA para cada selección de primera ronda
Las selecciones y comentarios de primera ronda fueron generados por una simulación de AI de Google Gemini del borrador de la NBA de 2025 basado en “Proyecciones actuales, necesidades del equipo y algún borrador general de lógica”.
- Dallas Mavericks: F Cooper Flagg, Duke-“Los Mavericks, con la selección de sorpresa No. 1, aterrizan el mejor talento de consenso en Flagg. Su potencial bidireccional, el atletismo y la eficiencia de puntuación serán un impulso masivo para su era posterior a Luka”.
- San Antonio Spurs: G Dylan Harper, Rutgers: “Los Spurs encuentran su posible guardia principal para emparejar con Victor Wembanyama. Harper trae tamaño, versatilidad en la pelota y una fuerte jugada a San Antonio”.
- Filadelfia 76ers: F ACE BAILEY, RUTGERS-“Filadelfia asegura un ala de puntuación eléctrica en Bailey. Su habilidad de hacer disparos, tamaño y versatilidad defensiva inyectará una potencia de fuego instantánea y una presencia atlética muy necesaria”.
- Charlotte Hornets: G VJ Edgecombe, Baylor – “Los Hornets agregan un atleta de élite y un guardia de puntuación dinámico en Edgecombe. Su explosividad y defensa disruptiva complementarán a Lamelo Ball y Brandon Miller”.
- Jazz de Utah: G Tre Johnson, Texas – “Utah obtiene un goleador puro y un prolífico tirador en Johnson. Se proyecta como un joven guardia de puntuación que puede derribar constantemente tiros”.
- Washington Wizards: G/F Kon Knueppel, Duke – “Los Wizards eligen a un jugador inteligente y fundamental en Knueppel, conocido por su excelente disparo y su coeficiente intelectual de baloncesto. Será una pieza versátil para su reconstrucción”.
- Pelícanos de Nueva Orleans: C Khaman Maluach, Duke – “Los pelícanos abordan su pista delantera con la perspectiva internacional masiva e intrigante, Maluach. Su tamaño, instintos alrededor de la llanta y la ventaja defensiva son innegables”.
- Brooklyn Nets: G Jeremiah Fears, Oklahoma-“Brooklyn da un giro sobre el armador de alto riesgo y alto recompensa, teme. Su velocidad de élite y su habilidad para atacar el borde podrían convertirlo en un arma ofensiva dinámica”.
- Toronto Raptors: F Noa Essengue, Ratiopharm Ulm-“Los Raptors seleccionan Essengue, una perspectiva internacional en rápido aumento. Su intrigante conjunto de habilidades y su disparo consistente lo convierten en una valiosa inversión a largo plazo”.
- Cohetes de Houston: G Kasparas Jakucionis, Illinois – “Houston agrega un creador de juegos con buen tamaño y capacidad de finalización en Jakucionis. Tendrá que refinar su juego, pero su potencial como pieza conectiva es clara”.
- Portland Trail Blazers: C Derik Queen, Maryland – “Los Blazers encuentran a un gran hombre experto en Queen, que puede contribuir dentro con su astuto puntaje y paso. Suman la necesidad de Portland en la cancha delantera”.
- Bulls de Chicago: F Collin Murray-Broyles, Carolina del Sur-“Los Bulls toman un defensor dinámico y un anotador interior capaz en Murray-Boyles. Su impacto defensivo y el juego físico serán valiosos”.
- Atlanta Hawks: G Cedric Coward, Estado de Washington – “Los Hawks recogen un ala versátil en Coward, que impresionó en la cosechadora con su atletismo y envergadura. Ofrece alza y potencial defensivos como tirador”.
- San Antonio Spurs: F Carter Bryant, Arizona-“Con su segunda selección de lotería, los Spurs agregan otro ala de dos vías en Bryant. Puede defender y derribar tiros, proporcionando profundidad y versatilidad”.
- Oklahoma City Thunder: F ASA Newell, Georgia-“El Thunder Select Newell, un gran hombre rápido y fluido que puede dirigir y proporcionar un bloqueo de disparos. Su atletismo y su motor se ajustan al estilo de OKC”.
- Magia de Orlando: F Liam McNeeley, UConn – “La magia trae a McNeeley, un tirador suave y natural con un lanzamiento rápido. Su juego ofensivo debería traducirse bien”.
- Minnesota Timberwolves: G Egor Dmin, BYU-“Los Timberwolves agregan un creador de juegos versátil en Demin, que tiene un tamaño de ala pero habilidades de toma de decisiones similares a la guardia”.
- Washington Wizards: G Nolan Troee, Saint-Quentin-“Los Wizards toman otro swing internacional con Traore, un armador rápido que sobresale en pantallas de pelota. Ofrece al revés como creador”.
- Brooklyn Nets: F Noah Penda, Le Mans – “Las redes continúan construyendo con talento internacional, seleccionando Penda. Ofrece una mezcla de atletismo y habilidades de desarrollo”.
- Miami Heat: G Jase Richardson, Estado de Michigan – “El calor busca un guardia dinámico en Richardson, que aporta velocidad, puntuación y creación a la pista trasera. Podría proporcionar una chispa de banco instantánea”.
- Jazz de Utah: G/F Nique Clifford, Estado de Colorado-“The Jazz Select Clifford, un ala senior con fuertes instintos defensivos y un juego ofensivo completo”.
- Atlanta Hawks: F/C Rasheer Fleming, Saint Joseph’s – “Los Hawks eligen a un hombre grande en desarrollo en Fleming, conocido por su atletismo y potencial defensivo”.
- Pacers de Indiana: F/C Thomas Sorber, Georgetown – “Los marcapasos agregan tamaño y presencia interior con Sorber, un hombre grande con buen toque alrededor del borde y un saltador en desarrollo”.
- Oklahoma City Thunder: F Will Riley, Illinois – “OKC agrega más profundidad de ala y disparos con Riley, que ha mostrado buenos destellos de puntuación”.
- Magia de Orlando: G/F Hugo González, Real Madrid – “La magia invierte en otro talento internacional en González, un ala defensiva de élite con el potencial de desarrollar su juego ofensivo”.
- Brooklyn Nets: G/F Ben Saraf, Ratiopharm Ulm – “Las redes utilizan una de sus múltiples selecciones en Saraf, otro prospecto internacional prometedor que podría convertirse en un delantero versátil”.
- Brooklyn Nets: F Joan Beringer, Cedevita Olimpija-“Con su cuarta selección de primera ronda, los Nets toman otro swing internacional con Beringer, agregando más potencial a largo plazo a su lista”.
- Boston Celtics: F Danny Wolf, Michigan – “Los Celtics eligen a un hombre grande hábil en Wolf, que tiene un juego ofensivo en desarrollo y una buena capacidad de pase para su tamaño”.
- Phoenix Suns: C Maxime Raynaud, Stanford – “Los Suns buscan agregar más profundidad de la cancha delantera y disparar con Raynaud, un gran gran que puede estirar el piso”.
- Clippers de Los Ángeles: G/F Drake Powell, Carolina del Norte-“Los Clippers completan la primera ronda con Powell, un jugador activo bidireccional conocido por su versatilidad defensiva y su bloqueo de disparos”.
¿Cuándo es el draft de la NBA de 2025?
El draft de la NBA de 2025 está programado para tener lugar durante dos días, con la primera ronda programada para el miércoles 25 de junio a partir de las 7 pm ET, y la segunda ronda se presentará el jueves 26 de junio.
Noticias
Alphabet (Googl) busca Checkmate Openai con la estrategia de búsqueda de AI
Published
6 horas agoon
28 mayo, 2025
Como inversionista en Alphabet (Googl), he notado la creciente narrativa: que Google está en “declive administrado”, amenazado por el rápido aumento de OpenAi con ChatGPT. Esta perspectiva, popularizada en podcasts y medios de comunicación, pinta el alfabeto como hinchado, lento y vulnerable a ser superado. Sin embargo, creo que estas afirmaciones son prematuras.
La inversión segura comienza aquí:
En lugar de simplemente enfrentar la competencia, Alphabet está evolucionando en silencio su negocio de búsqueda con Gemini AI. Lejos de disminuir, la compañía parece estar fortaleciendo su ventaja competitiva, posicionándose para un crecimiento sostenido y un rendimiento superior a largo plazo.
Géminis de Google es mucho más que un clon
Alphabet ha lanzado la experiencia generativa de búsqueda (SGE), una actualización de IA para incorporar directamente a los resultados de búsqueda tradicionales. A diferencia de ChatGPT, que se ejecuta independientemente del comportamiento de búsqueda típico, el SGE dirigido por Gemini se integra perfectamente en la página de búsqueda convencional que todos hemos conocido durante décadas.
En la última actualización trimestral de Alphabet para el año fiscal 2025, SGE ya tiene más de 1.500 millones de usuarios activos cada mes, lo que sirve como evidencia de una adopción extremadamente rápida. Está claro para mí que Alphabet comprende bien a sus usuarios: en lugar de reinventar completamente la experiencia de búsqueda, la han mejorado, aprovechando décadas de experiencia y datos del usuario. Esta versión híbrida profundiza la confianza del usuario, proporcionando una experiencia de usuario atractiva al tiempo que limita los incentivos para que los usuarios migren a productos y servicios competitivos.
Géminis no solo mantiene los ingresos, sino que lo aumenta
Otro aspecto significativo de la integración de Géminis de Google es la clara presencia de monetización. Alphabet mantuvo a propósito la publicidad en la mezcla de SGE. Justo en las respuestas de búsqueda generadas por IA, obtiene respuestas patrocinadas relevantes y ubicaciones de productos. Esto mantiene intacto el precioso modelo de chasis publicitario de Google sin romper los ingresos de él. Por ejemplo, la búsqueda de “mejores auriculares en ejecución” presenta recomendaciones y anuncios de productos patrocinados prominentemente.

Los informes más recientes de Alphabet muestran aumentos año tras año de dos dígitos en los ingresos publicitarios de búsqueda, lo que confirma que esta estrategia de monetización funciona bien para el alfabeto. Gemini aumenta la experiencia de búsqueda del usuario, verificando esta estrategia de monetización sin restar el flujo de ingresos del alfabeto central. Por lo tanto, no solo mantiene el flujo de caja actual de Google, sino que también potencialmente abre oportunidades adicionales para publicidad altamente específica, solidificando el liderazgo del Alphabet.
Por qué OpenAi puede enfrentar problemas a competir a largo plazo
Operai, aunque emocionante para el mercado con búsqueda impulsada por IA a través de ChatGPT, enfrentará limitaciones estructurales más significativas en comparación con el alfabeto. Parece que la mayor parte de la monetización OpenAI gira en torno a suscripciones o tarifas de aplicación, que es mucho menos lucrativa, pegajosa y sostenible que el modelo de ingresos publicitarios de Alphabet. Esta será potencialmente una desventaja competitiva a largo plazo para OpenAI cuando compite con el alfabeto, que está respaldada por un capital financiero más profundo e infraestructura.
Dicho esto, creo que hay suficiente espacio para muchos jugadores exitosos en esta industria. Los modelos de Openai no deben subestimarse, y actualmente es la compañía líder del mercado para la IA generativa. El campo todavía está abierto a jugar, y veo muchas compañías dominantes ganando en grande, con Google y OpenAi reclamando el centro de atención de manera similar.
Los márgenes bajo fuego no deberían disuadir a los inversores de Googl
Dicho esto, el alfabeto enfrenta desafíos significativos en la gestión de los costos sustanciales asociados con la operación de la infraestructura informática necesaria para Géminis. Es probable que la búsqueda impulsada por IA sea significativamente más costosa que la búsqueda tradicional, lo que podría ejercer presión a largo plazo sobre los márgenes de ganancias. Para mitigar esto, Alphabet debe continuar diversificando sus flujos de ingresos. Waymo, parte del segmento de “otras apuestas”, ofrece una vía prometedora. Su servicio autónomo de transporte ya está operativo en partes de los EE. UU., Aunque enfrenta una fuerte competencia de la red emergente de autonomía de Tesla (TSLA).

También hay incertidumbre en torno al comportamiento del usuario. Como herramientas de IA, incluida las propias chatbots basadas en suscripción de Google, la tracción gana, podrían comenzar a desviar el tráfico lejos de la búsqueda tradicional. Este cambio podría reducir los ingresos impulsados por AD y conducir a una presión de margen adicional, lo que potencialmente obliga al alfabeto a inclinarse más en modelos basados en suscripción similares a CHATGPT. Como resultado, se puede justificar algún grado de compresión múltiple de valoración a largo plazo.
Aún así, estos riesgos parecen manejables cuando se ven a la luz de la fuerte historia de Alphabet de adaptar su modelo de negocio para generar rendimientos duraderos a largo plazo a medida que los mercados evolucionan.
¿Googl es una compra, venta o retención?
En Wall Street, Googl tiene una calificación de compra de consenso fuerte, basada en 29 compras, nueve retención y cero ventas en los últimos tres meses. El precio objetivo promedio de Googl es de $ 199.14, lo que indica un potencial de aumento del 15% en los próximos 12 meses.

El foso de Alphabet no se está encogiendo, está evolucionando
La narración de que Alphabet está en “declive administrado” me parece una reacción exagerada a cambios más amplios en el panorama tecnológico. En verdad, Alphabet está aprovechando activamente su vasta red de distribución, activos de datos patentados e infraestructura de monetización madura para forjar una posición defendible en el ecosistema de IA en evolución.
En lugar de mostrar signos de debilidad, Alphabet está ejecutando una evolución estratégica, metódicamente y sin fanfarria prematura. Para los inversores de crecimiento a largo plazo que buscan innovación y resiliencia, Gemini es un fuerte indicador de que el alfabeto sigue siendo una fuerza formidable. No es solo mantener el ritmo del cambio; Se está posicionando para entregar alfa sostenido y de alta calidad en un mercado que se transforma rápidamente.
Descargo de responsabilidad y divulgación
¿Busca una plataforma de negociación? Echa un vistazo a los mejores corredores en línea de Tipranks y encuentre el corredor ideal para sus operaciones.
Informar un problema

El miércoles pasado, Openai anunció que estaba adquiriendo una compañía llamada IO, una firma de desarrollo de productos artificial-inteligencia cofundó, el año pasado, de Jony Ive, el diseñador muy influyente conocido por su trabajo con Steve Jobs en Apple. He liderado los diseños del iMac original, el iPad y el Apple Watch, entre otros productos que definen la época. Luego, en 2019, dejó a Apple para comenzar su propia firma de diseño llamada LoveFrom. La noticia de su movimiento para OpenAi sintió algo como aprender que LeBron James se unía al Miami Heat: me había convertido en sinónimo del éxito de Apple, quizás solo solo a Jobs. Ahora, después de un período de independencia, estaba eligiendo un nuevo equipo. El anuncio del acuerdo con OpenAI, por un presupuesto de $ 6.5 mil millones en Equity Operai, dueño a través de un comunicado de prensa, con un retrato bastante tierno de Ive con el CEO y cofundador de Operai, Sam Altman (filmado por el fotógrafo de moda británico Craig McDean) y una sesión de entrevista en videos informados en videos entre los dos en el Café de Café de Cafe de Cafe de Cafe de San Francisco. En él, Altman describe “una familia de dispositivos que permitiría a las personas usar IA para crear todo tipo de cosas maravillosas”, habilitadas por “inteligencia mágica en la nube”. El simbolismo de la asociación era claro: Altman son los nuevos trabajos, y juntos él y Ive prometen crear el próximo Ur-Device, una tecnología personal que remodelará nuestras vidas tal como lo hizo el iPhone. Una vez que esté listo, dicen, enviarán cien millones de dispositivos “más rápido que cualquier compañía”.
Todavía no sabemos cómo se verá, pero Altman jura que será “la mejor pieza de tecnología que el mundo haya visto”. Ming-Chi Kuo, un respetado analista de la fabricación china de Apple, publica en X que el producto está planeado para ser “tan compacto y elegante como un iPod shuffle” y que tendrá “cámaras y micrófonos para la detección ambiental”. Podría parecerse a otros dispositivos AI tempranos anunciados o lanzados en el último año, como amigo, otro compañero de chatbot tipo colgante; Humano, un alfiler de IA con un proyector láser; o conejo, un pequeño dispositivo de mano. Sin embargo, la funcionalidad de estos inventos nacientes es severamente limitada. “Vaporware” es un término de arte de los diecinueve ocho que se popularizó en la era temprana de Internet, refiriéndose a un nuevo software o tecnología que promite y subdirige, si el producto se lanza en primer lugar. Sin embargo, muchos titulares sin aliento sobre la adquisición de Openai, es solo vaporware hasta que Altman y Vive demuestren lo contrario. Hype, después de todo, es uno de los principales logros de OpenAI: predicciones a pesar de que Chatgpt cambia el mundo, la compañía está perdiendo miles de millones de dólares al año.
Mientras tanto, lo que podemos hacer es imaginar cómo se vería un iPhone de IA en base a la tecnología AI que hasta ahora existe. La IA generativa ya se ha integrado en muchas de nuestras experiencias digitales diarias, ya sea que lo queramos allí o no. Los iPhones ahora resumen los hilos de texto usando AI y permiten a los usuarios generar emojis personalizados. Google anunció recientemente un “modo de IA” que tiene la intención de suplantar su cuadro de búsqueda tradicional, un desarrollo que amenaza con ralentizar el tráfico de red abierta hasta un goteo. Las “Gafas de IA” de Meta, una colaboración con Ray-Ban, Integra el chat de voz y la traducción en vivo con el asistente de IA de la compañía. Y los chatbots con personalidades distintas, como replika y carácter. Quizás la máquina de Altman e Ive mezcle todas estas funcionalidades: podría escuchar e interpretar los sonidos a su alrededor; Podría responder con texto predictivo, entregado a usted instantáneamente y en un tono personalizable; Y podría convertirse en su vía principal para acceder a la información, como un conserje personal. Según los informes, no intentará suplantar las otras tecnologías de las que depende: según el Wall Street JournalAltman lo describió como una especie de tercer dispositivo, destinado a trabajar dentro de un ecosistema que incluye su computadora portátil y teléfono inteligente. Pero será efectivamente una máquina de autovalorización que crea un maletero tecnológico para su realidad personal. La participación de IVE invita a comparaciones inevitables con el iPhone, pero esto no es necesariamente un cumplido; Para muchos de nosotros, un iPhone de IA suena menos como una promesa utópica que como una amenaza de que la IA pronto se volverá ubicua e inevitable. Los teléfonos inteligentes ya nos han absorbido en nuestras pantallas, creando burbujas de información personalizadas; La IA omnipresente solo intensificará esa atomización, mientras que es más automatizada, más inescrutable y más ineludible.
El video afirma que se compartirá más información sobre el nuevo producto el próximo año, lo que significaría que actualmente estamos en la etapa piloto de Palm de la IA, con la invención similar a iPhone que se avecina a la vuelta de la esquina, preparada para destruir la competencia. Pero hay grandes obstáculos logísticos para lograr esta línea de tiempo optimista para la IA de consumidores ubicua más de mil millones de personas en el mundo. Algunas investigaciones estima que generar un correo electrónico típico que usa AI consume agua de una botella para Siphon Heat Alejes de los servidores de los centros de datos para separar las torres de enfriamiento. Esto significa que, si todos comenzamos a usar nuestras máquinas de IA personales, docenas de veces al día, como hacemos nuestros iPhones, el costo ambiental de nuestra tecnología personal se dispararía: se iniciaría algo como convertir cada automóvil en la carretera en un camión diesel. Esto, a su vez, deformaría la dirección de las economías globales, requiriendo la construcción de centros de datos cada vez mayores. La revisión económica y ambiental se realizaría en nombre de la subcontratación de nuestros pensamientos y recuerdos humanos a una máquina omnipresente que descansa en nuestros bolsillos o colgando de nuestros cuellos.
Altman e Ive están posicionando su dispositivo como una solución para la fatiga de la pantalla. Prometen que su dispositivo nos liberará de la tecnología, como lo demuestran sus rostros suavemente sonrientes en su retrato conjunto y la calidez y compañía del café en el que realizaron su entrevista en video. Pero solo llegaremos a este lugar atractivo y humano, implican, al adoptar más tecnología: su tecnología. Las maquetas especulativas en línea imaginen un dispositivo complementario de IA que se ve simple, como un amuleto de metal redondeado: sería el estilo de Ive hacer que el diseño sea accesible pero austeros. Sin embargo, el objeto elegante y sin fricción dependerá de una vasta infraestructura de fábricas y granjas de servidores; el trabajo de los trabajadores y moderadores de mantenimiento humano; y, en última instancia, el corpus de información que se ha digerido como datos de entrenamiento, que es efectivamente toda la historia del pensamiento humano. Los pequeños colgantes alrededor de nuestros cuellos serán cien millones de caballos troyanos, de contrabando de IA en todos los aspectos de nuestras vidas. El tono reconfortante del tono de Altman e Ive desmiente la enorme incertidumbre de lo que su plan desataría. Un estudio reciente en el Reino Unido encontró que el cuarenta y seis por ciento de los jóvenes de dieciséis años a veintiún años preferiría vivir en un mundo en el que Internet no existe. Dado todo el arrepentimiento y el temor que la cultura digital ha provocado, unas dos décadas desde el advenimiento de las redes sociales, parece que vale la pena pensarlo dos veces antes de permitir que la creación incipiente de Altman e Ive también ocupe nuestro tiempo y nuestras mentes. ♦
Related posts




























































































































































































































































































































Trending
-
Startups1 año ago
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Tutoriales1 año ago
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Startups11 meses ago
Startups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Recursos1 año ago
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Startups1 año ago
Deepgram: Revolucionando el Reconocimiento de Voz con IA
-
Recursos1 año ago
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Estudiar IA1 año ago
Curso de Inteligencia Artificial de UC Berkeley estratégico para negocios
-
Tutoriales1 año ago
Google Gemini: Guía Completa para Comenzar a usarlo y ganar tiempo en nuestras tareas diarias