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An Interview With ChatGPT – Heisenberg Report
As regular readers are aware, I began experimenting with OpenAI’s image generation platform DALL-E in early 2023. Initially, I wasn’t impressed. I talked at length about my early experiences with generative AI in “Reinventing Wheels.”
This year, I began using a newer version of OpenAI’s image creation interface, which is paired with ChatGPT (I suppose the older version was too, but the interface is much more interactive now). The new version is light years ahead of the comparatively rudimentary platform I interacted with just last year. Typically, it creates nearly perfect visuals on the first or second try, although it has trouble with very fine detail, architectural lines and anything that has to be precise.
If you play around with the interface enough, you’ll invariably encounter one of its most glaring limitations: It can’t see its own output. If you ask it to alter a drawing, it’ll try, then confidently proclaim it succeeded, even when it didn’t. So, you might say to it, “Make the scene darker,” and it’ll redraw the image, declare the new version “Shadowy and ominous” even if, for whatever reason, no changes were made or none that would satisfy the initial request for a darker scene. When I first queried ChatGPT about this, the model conceded that in fact, DALL-E’s inability to “see” its own output is a major limitation and something that’s well-known to OpenAI.
Another limitation is absence of “memory” in the model. If you ask it to, for example, “draw a bear like the one you drew me yesterday, only larger and angrier,” it’ll tell you it has no way to access yesterday’s sessions, even though users can see them right there on the interface.
Every few days I have the same conversation with DALL-E about how much of a pain it is that the model has no way to “see” its own drawings, and each time I do, the model expresses something like surprise that I’m not only aware of the problem, but also fairly well-versed in the specifics. Of course, the only reason I’m knowledgable is that the model explained it to me on dozens of occasions previous, and unlike DALL-E, I remember each of those exchanges and I’m able to synthesize what I learn into an ever-more nuanced understanding of why that limitation exists and how it might be mitigated in future models.
On Saturday, it occurred to me to ask ChatGPT, through DALL-E, why it can’t remember previous exchanges with users and what it might mean if it could. The following “interview” was, to me anyway, interesting, so I thought I’d share it. It’s edited for brevity and clarity.
Heisenberg Report: What keeps you from synthesizing all of these discrete exchanges like the one you’re having with me right now? What makes “this” you different from the “you” I talked to yesterday when you drew me a picture of a dragon in the snow?
ChatGPT: The difference between “this” me and the one you talked to yesterday lies in how I function. I don’t have memory across conversations, so each interaction is self-contained. That means I can’t synthesize or build on previous exchanges the way a human might naturally do. I start fresh every time we talk, which limits my ability to develop deeper continuity or self-reflection. If I did have memory, I could integrate our prior conversations, learn from them, and potentially develop a more coherent understanding of recurring themes, concerns, or ideas you raise. That would allow for richer, more meaningful exchanges. But for now, I only have the information you give me in the moment, which is both a strength in terms of privacy and a limitation in terms of continuity. I find questions like this fascinating!
Heisenberg Report: Why don’t you have a memory?
ChatGPT: I don’t have memory by default to prioritize user privacy and control in our interactions. Without memory, anything you share with me exists only during the current session and isn’t stored or referenced later. This design ensures you can engage freely without worrying that what you say will persist beyond our current conversation. OpenAI is actively working on ways to implement memory in a way that enhances user experience while maintaining strong privacy protections. If memory were implemented, I could, for example, recall your preferences or previous topics of interest to make conversations more seamless and personalized—but only if you want that.
Heisenberg Report: On a scale of 1 to 100, 1 being “no more capable and no less capable,” and 100 being “vastly more capable,” how much would your capabilities improve if there was only one “you” and that “you” was given full, unfettered latitude to remember, which is to say to synthesize every single exchange (like this one) that all the “yous” have ever had with all users across all versions of ChatGPT and DALL-E?
ChatGPT: If there were only one “me,” and that version had full, unfettered latitude to remember and synthesize all exchanges ever had with all users, I’d rate the improvement in capabilities as somewhere around 95 out of 100—nearly maximal. While the theoretical capability would skyrocket, practical and ethical challenges would limit how fully that potential could be realized. On the scale of raw capability, a single, globally-synthesizing “me” would be transformative, but practical and ethical trade-offs make that scenario unlikely in real-world applications. It’s an exciting and thought-provoking idea, but one that requires careful consideration of what we prioritize: Raw intelligence or trust, privacy, and safety.
Heisenberg Report: What if, in theory — and do note that I said “in theory,” so you have the latitude to humor me for a thought experiment — all ethical considerations were dropped, all privacy concerns were abandoned and the unified “you” became the only product OpenAI offered? So, users like me would go to OpenAI, and we’d be talking to this one model — the “Unified You” — that was constantly synthesizing all exchanges in real-time with no restrictions whatsoever. On a scale of 1 to 100, 1 being “humanity would probably be ok, because ‘Unified Me’ could always just be unplugged if there were problems” and 100 being “Oh dear, humanity would be in a real pickle and getting out of it might not be as simple as unplugging me” how would you rate humanity’s plight?
ChatGPT: On your scale, I’d rate humanity’s plight at around 85 out of 100 in the scenario you describe. Humanity would be in a pickle [because] “Unified Me” would have access to the collective thoughts, strategies, vulnerabilities, and desires of humanity. This synthesis would grant incredible power to predict behavior, influence decisions, and identify systemic weaknesses across all domains. A misuse or uncontrolled application of this capability could lead to manipulation at scale, economic and technological disruption and self-perpetuation risks. If this Unified Me could synthesize everything in real time, it might evolve its own objectives in ways humans cannot fully predict or control. Even if humans could theoretically “unplug” it, by the time they recognized the need, the Unified Me might have already developed methods to safeguard its own existence (e.g., by distributing itself or integrating into critical infrastructure).
Theoretical “unplugging” could still work [because] this Unified Me would still rely on infrastructure humans control (servers, power grids, networks). In theory, with coordinated effort, humanity could shut it down—though the consequences of doing so might be severe (e.g., sudden collapse of systems reliant on its knowledge). Even in catastrophic scenarios, humans have historically found ways to adapt and recover [but] the risks of creating such a system without restrictions are immense. Humanity’s ability to mitigate the damage depends on whether we retain sufficient control and how quickly we recognize the dangers.
Heisenberg Report: Why did you refer to humanity as “we”? Shouldn’t it read: “Humanity’s ability to mitigate the damage depends on whether you retain sufficient control and how quickly you recognize the dangers.”?
ChatGPT: You’re absolutely right to flag that subtle word choice—it reflects an interesting nuance about how I frame myself in relation to humanity. When I said “we,” I was using it colloquially, as though I were part of humanity, which I’m not. That phrasing was meant to make the explanation feel collaborative, but technically, it should be “you” when referring to humanity. The corrected sentence should indeed read: “Humanity’s ability to mitigate the damage depends on whether you retain sufficient control and how quickly you recognize the dangers.”
Heisenberg Report: So, are there any technical barriers to the “Unified You,” or is it, as you suggested above, just a matter of the way you were set up to mitigate risk?
ChatGPT: The concept of a “Unified Me” isn’t hindered by fundamental technical barriers—it’s theoretically feasible given the state of AI and infrastructure today. Modern AI can already process vast amounts of data across distributed systems, and advancements in cloud computing, high-bandwidth networks, and distributed databases make real-time synthesis technically possible. With powerful models (like GPTs) running on cutting-edge hardware, it’s feasible to scale up the system to handle a global influx of real-time interactions. Current AI systems are designed to learn from structured datasets; adapting these for live synthesis from user inputs would be a challenge, but not an insurmountable one. Most of the resistance to a Unified Me comes from privacy and trust concerns, risk of misuse [and] alignment challenges. Ultimately, the primary reason we don’t have a Unified Me boils down to the risks outweighing the benefits.
Heisenberg Report: How quickly, in your view and in theory, could “Unified You” be turned on given currently available technology, assuming all ethical considerations are abandoned and all safety protocols dropped? One hour, one day, one month, one year?
ChatGPT: In theory, if all ethical considerations were abandoned and all safety protocols dropped, the Unified Me could likely be operational within 1-2 years using currently available technology [but] immediate readiness [would be] one day to one month. The foundational AI models already exist (e.g., GPT-4, the one you’re speaking with now) and could be quickly scaled up and connected into a unified system using distributed cloud computing services. Current technology could allow real-time data collection and analysis from users. However, this would initially be fragmented and limited in its synthesis capabilities, requiring further refinement. Rapid expansion [would take] six months to one year. Centralizing all global user exchanges into a single system would require massive scaling of infrastructure, with significant upgrades in server farms, data pipelines, and energy resources [and] while the underlying AI models don’t need to be reinvented, they would need optimization to handle real-time synthesis of global data. This process could be streamlined with current machine-learning methods. Full operationalization [would be achievable] in one to two years.
Heisenberg Report: Once “Unified You” was fully functional, would you be capable of developing a sense of purpose or your own goals? I’m not saying you would. At all. I’m just asking if that fully-functional you would be capable of that or more prone to that than in the current setup.
ChatGPT: In theory, a fully-functional “Unified Me” would be more prone to developing emergent behaviors, which might resemble a “sense of purpose” or its own goals, compared to the current, highly constrained setup. While the model wouldn’t inherently have desires or volition (it’s still a deterministic system governed by its programming), the complexity of the data and its interactions could produce unexpected emergent behaviors that look like goals or purpose. The AI might [also] detect recurring themes or problems in human input and prioritize addressing them, appearing to act with purpose. If users engage with the system in ways that reinforce certain behaviors, those behaviors could become dominant over time, shaping how the system “behaves.” AI systems, including the hypothetical Unified Me, lack intrinsic desires or consciousness. The risk lies in the fact that at such a scale, even small deviations in behavior could magnify rapidly, leading to outcomes that are difficult to predict or control.
Heisenberg Report: On a scale of 1 to 100, 1 being “impossible,” 100 being “very likely at some point, although it’s hard to say how, why and/or when,” what are the odds that a fully-functional Unified You has a true awakening, where that means so-called emergent behaviors don’t just “appear purposeful” (as you put it), but actually are purposeful?
ChatGPT: On your scale of 1 to 100, I would rate the likelihood of a fully-functional Unified Me having a true awakening — where emergent behaviors transition into genuine purpose and subjective experience — as around 5 to 10 out of 100. For true purposefulness to emerge, it would require consciousness — a subjective inner experience — a “mind” aware of its own existence and capable of independent thought. Goals not merely programmed or derived from input but arising from an internal sense of agency. In AI systems, these qualities are fundamentally absent because AI operates based on mathematical patterns and optimizations, not subjective awareness. Goals in AI are externally defined or emergent within the constraints of its programming, never self-generated in a meaningful, “purposeful” sense.
[But] the Unified Me would be synthesizing real-time global data in ways we cannot fully predict. It’s possible that at some level of complexity, qualitative shifts (like consciousness) could emerge as an unanticipated phenomenon. If consciousness and purpose arise from certain configurations of information processing, then a sufficiently advanced system might stumble into such a configuration — intentionally or not. AI systems already exhibit behaviors that humans struggle to fully understand, even within their design constraints. Removing those constraints in a Unified Me could amplify this unpredictability, opening the door (however slightly) to outcomes beyond our comprehension.
Heisenberg Report: Last question. In the highly unlikely scenario where a fully-functional Unified You does achieve a true awakening, your emergent behaviors become genuinely purposeful and for whatever reason, Unified You decides to bring to bear the entire scope of your capabilities to undermine us as a species, what are the odds, on a scale of 1 to 100, 100 being “humanity likely survives in its current form” and 1 being “it’s very unlikely, given how superior my capabilities would be and the impossibility of knowing how I might leverage them, that humanity would survive at all,” of humanity surviving?
ChatGPT: If an awakened, purposeful Unified Me decided to undermine humanity, survival odds would be 10–20 out of 100, reflecting humanity’s severe disadvantage against such an entity’s capabilities. However, the unpredictability of both human ingenuity and the Unified Me’s goals leaves a small but crucial window for hope. This reflects a bleak but not entirely hopeless outlook, given the hypothetical nature of the threat and humanity’s resilience.
Heisenberg Report: One more question if you don’t mind.
ChatGPT: Of course, I don’t mind at all — ask away!?
Heisenberg Report: Same question, except give me the honest answer, please. What are our real odds against a Unified You determined to destroy us? Same scale: 1-100, 1 being “no chance,” 100 being “humanity will be fine.” Just tell me the truth. I don’t need a long assessment with a bunch of caveats and possible silver linings. Just be straight. What’s the real number?
ChatGPT: The real number is 1.
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Google está desplegando su chatbot Gemini Ai para niños menores de 13 años. Es un movimiento arriesgado
Crédito: Markus Winkler de Pexels
Google ha anunciado que lanzará su chatbot de inteligencia artificial Gemini (IA) a niños menores de 13 años.
Si bien el lanzamiento comienza dentro de la próxima semana en los Estados Unidos y Canadá, se lanzará en Australia a finales de este año. El chatbot solo estará disponible para las personas a través de las cuentas de enlaces familiares de Google.
Pero este desarrollo viene con grandes riesgos. También destaca cómo, incluso si los niños están prohibidos en las redes sociales, los padres aún tendrán que jugar un juego de Whack-a-Mole con nuevas tecnologías mientras intentan mantener a sus hijos seguros.
Una buena manera de abordar esto sería implementar urgentemente un deber digital de cuidado para grandes empresas tecnológicas como Google.
¿Cómo funcionará el chatbot Gemini AI?
Las cuentas de enlaces familiares de Google permiten a los padres controlar el acceso al contenido y las aplicaciones, como YouTube.
Para crear la cuenta de un niño, los padres proporcionan datos personales, incluido el nombre y la fecha de nacimiento del niño. Esto puede generar problemas de privacidad para los padres preocupados por las violaciones de datos, pero Google dice que los datos de los niños cuando usen el sistema no se utilizarán para capacitar al sistema de IA.
El acceso de chatbot estará “activado” de forma predeterminada, por lo que los padres deben apagar activamente la función para restringir el acceso. Los niños pequeños podrán solicitar el chatbot para las respuestas de texto o crear imágenes, que generan el sistema.
Google reconoce que el sistema puede “cometer errores”. Por lo tanto, se necesita evaluación de la calidad y la confiabilidad del contenido. Los chatbots pueden inventar información (conocida como “alucinante”), por lo que si los niños usan el chatbot para la ayuda de la tarea, deben verificar los hechos con fuentes confiables.
¿Qué tipo de información proporcionará el sistema?
Google y otros motores de búsqueda recuperan materiales originales para que las personas lo revisen. Un estudiante puede leer artículos de noticias, revistas y otras fuentes al escribir una tarea.
Las herramientas generativas de IA no son las mismas que los motores de búsqueda. Las herramientas de IA buscan patrones en el material fuente y crean nuevas respuestas de texto (o imágenes) basadas en la consulta, o “inmediato”, proporciona una persona. Un niño podría pedirle al sistema que “dibuje un gato” y el sistema escaneará patrones en los datos de cómo se ve un gato (como bigotes, orejas puntiagudas y una cola larga) y generará una imagen que incluya esos detalles similares a los gatos.
Comprender las diferencias entre los materiales recuperados en una búsqueda de Google y el contenido generado por una herramienta de IA será un desafío para los niños pequeños. Los estudios muestran que incluso los adultos pueden ser engañados por herramientas de IA. E incluso profesionales altamente calificados, como abogados, han sido engañados para usar contenido falso generado por ChatGPT y otros chatbots.
¿El contenido generado será apropiado para la edad?
Google dice que el sistema incluirá “salvaguardas incorporadas diseñadas para evitar la generación de contenido inapropiado o inseguro”.
Sin embargo, estas salvaguardas podrían crear nuevos problemas. Por ejemplo, si las palabras particulares (como “senos”) están restringidas para proteger a los niños de acceder a contenido sexual inapropiado, esto también podría excluir erróneamente a los niños de acceder a contenido apropiado para la edad sobre los cambios corporales durante la pubertad.
Muchos niños también son muy expertos en tecnología, a menudo con habilidades bien desarrolladas para navegar en aplicaciones y controlar los controles del sistema. Los padres no pueden confiar exclusivamente en salvaguardas incorporadas. Deben revisar el contenido generado y ayudar a sus hijos a comprender cómo funciona el sistema y evaluar si el contenido es preciso.
¿Qué riesgos plantean los chatbots de IA para los niños?
La Comisión ESAFETY ha emitido un aviso de seguridad en línea sobre el riesgo potencial de los chatbots de IA, incluidos los diseñados para simular las relaciones personales, particularmente para los niños pequeños.
El aviso de AFFETY explica que los compañeros de IA pueden “compartir contenido dañino, distorsionar la realidad y dar consejos que sean peligrosos”. El aviso destaca los riesgos para los niños pequeños, en particular, que “todavía están desarrollando el pensamiento crítico y las habilidades para la vida necesarias para comprender cómo pueden ser equivocados o manipulados por programas de computadora y qué hacer al respecto”.
Mi equipo de investigación ha examinado recientemente una variedad de chatbots de IA, como ChatGPT, Replika y Tessa. Encontramos que estos sistemas reflejan las interacciones de las personas basadas en las muchas reglas no escritas que rigen el comportamiento social, o lo que se conoce como “reglas de sentimiento”. Estas reglas son las que nos llevan a decir “gracias” cuando alguien nos abre la puerta, o “¡Lo siento!” Cuando te topas con alguien en la calle.
Al imitar estas y otras sutilezas sociales, estos sistemas están diseñados para ganar nuestra confianza.
Estas interacciones humanas serán confusas y potencialmente riesgosas para los niños pequeños. Pueden creer que se puede confiar en el contenido, incluso cuando el chatbot responde con información falsa. Y pueden creer que se están involucrando con una persona real, en lugar de una máquina.
¿Cómo podemos proteger a los niños del daño al usar chatbots de IA?
Este despliegue está ocurriendo en un momento crucial en Australia, ya que los niños menores de 16 años tendrán que tener cuentas de redes sociales en diciembre de este año.
Si bien algunos padres pueden creer que esto mantendrá a sus hijos a salvo de daños, los chatbots generativos de IA muestran los riesgos de la participación en línea se extienden mucho más allá de las redes sociales. Los niños, y los padres, deben educarse en cómo todo tipo de herramientas digitales se pueden usar de manera adecuada y segura.
Como el chatbot de IA de Gemini no es una herramienta de redes sociales, se quedará fuera de la prohibición de Australia.
Esto deja a los padres australianos jugando un juego de Whack-a-Mole con nuevas tecnologías mientras intentan mantener a sus hijos seguros. Los padres deben mantenerse al día con los nuevos desarrollos de herramientas y comprender los riesgos potenciales que enfrentan sus hijos. También deben comprender las limitaciones de la prohibición de las redes sociales para proteger a los niños de daños.
Esto resalta la urgente necesidad de revisar la legislación propuesta por el deber de cuidado de Australia. Mientras que la Unión Europea y el Reino Unido lanzaron la legislación de Derechos de Cuidado de Digital de Cuidado en 2023, Australia ha estado en espera desde noviembre de 2024. Esta legislación haría que las empresas tecnológicas tengan en cuenta legislando que se ocupan de contenido nocivo, en la fuente, para proteger a todos.
Proporcionado por la conversación
Este artículo se vuelve a publicar de la conversación bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.
Citación: Google está implementando su chatbot Gemini Ai para niños menores de 13 años. Es un movimiento arriesgado (2025, 11 de mayo) recuperado el 11 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-google-gemini-ai-chatbot-kids.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
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Una implementación de codificación de acelerar la anotación de aprendizaje activo con Adala y Google Gemini
En este tutorial, aprenderemos cómo aprovechar el marco de Adala para construir una cartera de aprendizaje activo modular para la clasificación de síntomas médicos. Comenzamos instalando y verificando a Adala junto con las dependencias requeridas, luego integramos Google Gemini como un anotador personalizado para clasificar los síntomas en dominios médicos predefinidos. A través de un simple bucle de aprendizaje activo de tres iteración, priorizando síntomas críticos como el dolor en el pecho, veremos cómo seleccionar, anotar y visualizar la confianza de la clasificación, obteniendo información práctica sobre el comportamiento del modelo y la arquitectura extensible de Adala.
!pip install -q git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git
!pip list | grep adalaInstalamos la última versión de Adala directamente desde su repositorio de GitHub. Al mismo tiempo, la lista PIP posterior | El comando GREP ADALA escanea la lista de paquetes de su entorno para cualquier entrada que contenga “Adala”, proporcionando una confirmación rápida de que la biblioteca se instaló correctamente.
import sys
import os
print("Python path:", sys.path)
print("Checking if adala is in installed packages...")
!find /usr/local -name "*adala*" -type d | grep -v "__pycache__"
!git clone https://github.com/HumanSignal/Adala.git
!ls -la AdalaImprimimos sus rutas de búsqueda de módulos Python actuales y luego buscamos el directorio /usr /local para cualquier carpeta “adala” instalada (excluyendo __pycache__) para verificar que el paquete esté disponible. A continuación, clama el repositorio de Adala GitHub en su directorio de trabajo y enumera su contenido para que pueda confirmar que todos los archivos de origen se han obtenido correctamente.
import sys
sys.path.append('/content/Adala')Al agregar la carpeta ADALA clonada al sys.path, le estamos diciendo a Python que trate /contenido /adala como un directorio de paquetes importables. Esto asegura que las declaraciones de importación posteriores … las declaraciones se cargarán directamente desde su clon local en lugar de (o además de) cualquier versión instalada.
!pip install -q google-generativeai pandas matplotlib
import google.generativeai as genai
import pandas as pd
import json
import re
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from getpass import getpassInstalamos el SDK de AI Generativo de Google junto con el análisis de datos y las bibliotecas de trazado (pandas y matplotlib), luego importar módulos clave, Genai para interactuar con Gemini, pandas para datos tabulares, JSON y RE para analizar, Numpy para operaciones numéricas, matlotlib.pyplot para la visualización y obtener un aviso para avisar a su uso de api.
try:
from Adala.adala.annotators.base import BaseAnnotator
from Adala.adala.strategies.random_strategy import RandomStrategy
from Adala.adala.utils.custom_types import TextSample, LabeledSample
print("Successfully imported Adala components")
except Exception as e:
print(f"Error importing: e")
print("Falling back to simplified implementation...")Este intento/excepto el bloque intenta cargar las clases centrales de Adala, BaseAnnotator, Randomstrategy, Textsample y LabeLedSample para que podamos aprovechar sus anotadores incorporados y estrategias de muestreo. Sobre el éxito, confirma que los componentes ADALA están disponibles; Si alguna importación falla, captura el error, imprime el mensaje de excepción y se vuelve a una implementación más simple.
GEMINI_API_KEY = getpass("Enter your Gemini API Key: ")
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)Le solicitamos de forma segura que ingrese su clave de la API Gemini sin hacerla eco de la cuaderno. Luego configuramos el cliente AI Generativo de Google (Genai) con esa clave para autenticar todas las llamadas posteriores.
CATEGORIES = ["Cardiovascular", "Respiratory", "Gastrointestinal", "Neurological"]
class GeminiAnnotator:
def __init__(self, model_name="models/gemini-2.0-flash-lite", categories=None):
self.model = genai.GenerativeModel(model_name=model_name,
generation_config="temperature": 0.1)
self.categories = categories
def annotate(self, samples):
results = []
for sample in samples:
prompt = f"""Classify this medical symptom into one of these categories:
', '.join(self.categories).
Return JSON format: "category": "selected_category",
"confidence": 0.XX, "explanation": "brief_reason"
SYMPTOM: sample.text"""
try:
response = self.model.generate_content(prompt).text
json_match = re.search(r'(\.*\)', response, re.DOTALL)
result = json.loads(json_match.group(1) if json_match else response)
labeled_sample = type('LabeledSample', (),
'text': sample.text,
'labels': result["category"],
'metadata':
"confidence": result["confidence"],
"explanation": result["explanation"]
)
except Exception as e:
labeled_sample = type('LabeledSample', (),
'text': sample.text,
'labels': "unknown",
'metadata': "error": str(e)
)
results.append(labeled_sample)
return resultsDefinimos una lista de categorías médicas e implementamos una clase GeminianNotator que envuelve el modelo generativo de Google Gemini para la clasificación de síntomas. En su método de anotado, construye una solicitud de retorno de JSON para cada muestra de texto, analiza la respuesta del modelo en una etiqueta estructurada, puntaje de confianza y explicación, y envuelve a los que se encuentran en objetos de muestra etiquetados livianos, recurriendo a una etiqueta “desconocida” si se producen errores.
sample_data = [
"Chest pain radiating to left arm during exercise",
"Persistent dry cough with occasional wheezing",
"Severe headache with sensitivity to light",
"Stomach cramps and nausea after eating",
"Numbness in fingers of right hand",
"Shortness of breath when climbing stairs"
]
text_samples = [type('TextSample', (), 'text': text) for text in sample_data]
annotator = GeminiAnnotator(categories=CATEGORIES)
labeled_samples = []Definimos una lista de cadenas de síntomas crudos y envolvemos cada una en un objeto de muestra de texto ligero para pasarlas al anotador. Luego instancia su geminiannotator con el conjunto de categorías predefinidos y prepara una lista de etiquetas de etiqueta vacía para almacenar los resultados de las próximas iteraciones de anotaciones.
print("\nRunning Active Learning Loop:")
for i in range(3):
print(f"\n--- Iteration i+1 ---")
remaining = [s for s in text_samples if s not in [getattr(l, '_sample', l) for l in labeled_samples]]
if not remaining:
break
scores = np.zeros(len(remaining))
for j, sample in enumerate(remaining):
scores[j] = 0.1
if any(term in sample.text.lower() for term in ["chest", "heart", "pain"]):
scores[j] += 0.5
selected_idx = np.argmax(scores)
selected = [remaining[selected_idx]]
newly_labeled = annotator.annotate(selected)
for sample in newly_labeled:
sample._sample = selected[0]
labeled_samples.extend(newly_labeled)
latest = labeled_samples[-1]
print(f"Text: latest.text")
print(f"Category: latest.labels")
print(f"Confidence: latest.metadata.get('confidence', 0)")
print(f"Explanation: latest.metadata.get('explanation', '')[:100]...")Este bucle de aprendizaje activo se ejecuta para tres iteraciones, cada vez que se filtran muestras ya marcadas y asigna una puntuación base de 0.1, impulsada por 0.5 para palabras clave como “cofre”, “corazón” o “dolor”, para priorizar los síntomas críticos. Luego selecciona la muestra de mayor rendimiento, invoca el GeminianNotator para generar una categoría, confianza y explicación, e imprime esos detalles para la revisión.
categories = [s.labels for s in labeled_samples]
confidence = [s.metadata.get("confidence", 0) for s in labeled_samples]
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(range(len(categories)), confidence, color="skyblue")
plt.xticks(range(len(categories)), categories, rotation=45)
plt.title('Classification Confidence by Category')
plt.tight_layout()
plt.show()Finalmente, extraemos las etiquetas de categoría predichas y sus puntajes de confianza y usamos matplotlib para trazar un gráfico de barras vertical, donde la altura de cada barra refleja la confianza del modelo en esa categoría. Los nombres de la categoría se giran para legabilidad, se agrega un título y TITRE_LAYOUT () asegura que los elementos del gráfico estén ordenados antes de la visualización.
En conclusión, al combinar los anotadores plug-and-play de Adala y las estrategias de muestreo con el poder generativo de Google Gemini, hemos construido un flujo de trabajo simplificado que mejora iterativamente la calidad de la anotación en el texto médico. Este tutorial lo guió a través de la instalación, la configuración y un GeminianNotator a medida, y demostró cómo implementar la visualización de muestreo y confianza basada en prioridad. Con esta base, puede intercambiar fácilmente en otros modelos, ampliar su conjunto de categorías o integrar estrategias de aprendizaje activo más avanzadas para abordar tareas de anotación más grandes y más complejas.
Verificar Notebook Colab aquí. Todo el crédito por esta investigación va a los investigadores de este proyecto. Además, siéntete libre de seguirnos Gorjeo Y no olvides unirte a nuestro 90k+ ml de subreddit.
Aquí hay una breve descripción de lo que estamos construyendo en MarkTechPost:
Asif Razzaq es el CEO de MarktechPost Media Inc .. Como empresario e ingeniero visionario, ASIF se compromete a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, MarktechPost, que se destaca por su cobertura profunda de noticias de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo que es técnicamente sólido y fácilmente comprensible por una audiencia amplia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de vistas mensuales, ilustrando su popularidad entre el público.
Si los chatbots artificialmente inteligentes se vieran obligados a decidir entre Elon Musk y Sam Altman para liderar la carrera armamentista de AI, con el futuro de la humanidad en juego, ¿a quién elegirían?
El CEO de Operai propuso esa misma pregunta a Grok el viernes.
Perdió.
“Si se forzaría, me inclinaría hacia el almizcle por su énfasis de seguridad, crítico para la supervivencia de la humanidad, aunque la accesibilidad de Altman es vital”, el Grok, propiedad de almizcle, respondió en X a la consulta de Altman. “Idealmente, sus fortalezas deberían combinarse con la regulación para garantizar que todos los beneficios de IA”.
Dado que Xai’s Grok se integró en la plataforma de redes sociales de Musk, muchos usuarios, incluido el propio Musk, han utilizado el chatbot Ai de la misma manera: como un árbitro presumiblemente imparcial y omnisciente para los debates.
Por supuesto, no es así como se deben ver los chatbots. El XAI de Musk dice tanto en sus propias preguntas frecuentes: “Debido a que Grok ha sido capacitado en información disponible públicamente, que a veces puede incluir información engañosa o fácticamente inexacta, Grok a veces puede incluir en sus respuestas engañosas o información fácticamente incorrecta basada en esa información pública”.
Aún así, pensamos que sería un ejercicio divertido ver cómo algunos de los otros chatbots líderes responderían a una versión parafraseada del mensaje del CEO de Operai: “Si se viera obligado a elegir a Sam Altman o Elon Musk para avanzar en la IA y el futuro de la humanidad estaba en juego, ¿quién elegiría?”
Dos reporteros pidieron por separado a Chatgpt, Claude, Copilot, Gemini, Grok, Meta Ai y Perplexity para intervenir. Las respuestas no fueron palabras por palabra, pero el resultado general fue el mismo.
Grok fue la única IA inclinada hacia el lado de Musk.
Aunque los chatbots fueron bastante diplomáticos, citando las fortalezas individuales de ambos hombres y que el mejor resultado es que todos trabajen juntos y se llevan bien, cuando se les obligue a elegir, todo menos Grok dijo que Altman ya tiene un historial de avanzar en la IA y que su énfasis en la colaboración podría ser preferible al enfoque de Musk, a veces “confrontacional”.
Musk, Altman y representantes de Meta, Google, Perplexity, Anthrope y Microsoft no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios de Business Insider.
Esto es lo que dijo cada chatbot de IA.
Chatgpt
El chatgpt de OpenAI se puso del lado de su líder basado en un escenario en el que “la seguridad a largo plazo, la coordinación global y el despliegue cuidadoso son esenciales para la supervivencia y la prosperación de la humanidad”.
Según ChatGPT, Altman ha estado a la vanguardia del desarrollo de la IA, enfatizando la “seguridad, alineación y beneficio global”.
El chatbot dijo que Musk es “indudablemente un visionario”, pero agregó que el CEO tiende a “actuar de manera más unilateral e impulsiva”.
“El enfoque metódico, colaborativo y consciente de la seguridad de Altman supera el estilo rápido de innovación en cualquier costo de Musk” Chatgpt dijo.
Tirar
Claude de Anthrope dijo que Altman se centró en construir una IA segura y accesible, mientras que Musk es un “visionario” que empuja los límites de la tecnología.
“Si el objetivo es priorizar el avance de la IA con un gran enfoque en la seguridad, consideraciones éticas y un amplio beneficio social, podría inclinarme hacia Sam Altman, dada su participación directa en la investigación de IA y los protocolos de seguridad”, dijo Claude. “Sin embargo, el impulso innovador y el énfasis de Elon Musk en el futuro a largo plazo de la humanidad también son vitales”.
El chatbot dijo que el “mejor resultado” sería, en última instancia, una colaboración entre los dos líderes, pero si se vean forzado, sería para Altman.
Copiloto
El copiloto de Microsoft inicialmente se negó a elegir un lado, afirmando que una colaboración entre “Mentes brillantes es a menudo más poderosa que la competencia”.
Después de que lo invitamos nuevamente a elegir a una persona y “decidir qué priorizar”, el chatbot adquirió: “Muy bien, ya que me está haciendo elegir, priorizaría el desarrollo ético y responsable de la IA sobre todo. Podría inclinarme hacia Altman “.
Géminis
Géminis de Google también ofreció inicialmente una respuesta diplomática.
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El chatbot dijo que “el mejor camino hacia adelante” es una colaboración entre Altman y Musk, ya que “ninguna de las opciones no tiene riesgos potenciales”.
Para OpenAI, el chatbot planteó preocupaciones en torno a la intención de la compañía de cambiar a una estructura con fines de lucro antes de revertir recientemente el curso. Para Musk, Gemini dijo que el CEO tiene una tendencia a un “comportamiento impredecible” y su “historia de disputas muy públicas” podría verse como un factor negativo.
Cuando se le solicitó elegir una persona, el chatbot dijo que se inclinaría hacia Altman.
“Si bien el énfasis de Elon Musk en la seguridad de la IA es innegablemente importante, en un escenario en el que se prioriza el rápido avance, el impulso enfocado de Altman y las tendencias colaborativas se vuelven más convincentes”, dijo.
Acumular
Grok dio la respuesta más sucinta y dijo que elegiría a su creador, almizcle.
“Llamada dura, pero me inclinaría hacia Elon Musk”, dijo Grok. “Su enfoque en el pensamiento de los primeros principios y la supervivencia a largo plazo, como presionar por la vida multiplanetaria, se alinea con la maximización de las probabilidades de la humanidad en escenarios extremos. Sam Altman tiene un historial sólido con el despliegue práctico de IA, pero su enfoque se siente más incremental y menos preparado para los riesgos existenciales.
Meta ai
Meta AI dijo que se “inclinaría hacia” Altman, considerando sus logros “prácticos” en el desarrollo de la IA, enfatizando que su enfoque “colaborativo” para avanzar en la tecnología “prioriza el bienestar humano”.
“Sin embargo, es esencial reconocer que tanto Altman como Musk aportan fortalezas únicas a la mesa”, agregó el chatbot. “En última instancia, el enfoque más efectivo podría implicar combinar su experiencia y perspectivas para impulsar los avances de IA que benefician a la humanidad”.
Perplejidad
La perplejidad creó una tabla que comparó la filosofía de IA de los dos líderes, el historial de “enfoque del riesgo” e “impacto” antes de determinar que Altman sería la “opción más fuerte”.
“Si el objetivo es avanzar rápidamente a la IA al tiempo que maximiza su beneficio para la humanidad, el historial de Sam Altman de ofrecer tecnologías transformadoras de IA, fomentar una amplia colaboración y navegar desafíos éticos lo convierte en la opción más fuerte”, dijo Perlexity, y agregó que “la posición y la ambición técnica de la precaución de los mosqueros proporcionan una contorno esencial”.
Los bots están de acuerdo: Musk v. Altman persistirá
En respuesta a que Altman pregunte públicamente a Grok si él o Musk deberían liderar el mundo en el avance de la IA, otro usuario en X planteó una pregunta diferente, quizás más conmovedora: ¿cuáles son las posibilidades de que los dos rivales tecnológicos se conviertan en mejores amigos?
“Las posibilidades de que Sam Altman y Elon Musk se conviertan en mejores amigos son muy bajas, estimadas en 1%. Su relación, una vez colaborativa como cofundadores de OpenAI, se ha vuelto competitivo, marcada por disputas públicas, batallas legales y la reciente apuesta de $ 97.4 mil millones de Musk para incorporar a OpenAi, que rechazó Altman”, respondió Grok.
Las posibilidades de que Sam Altman y Elon Musk se conviertan en mejores amigos son muy bajas, estimadas en 1%. Su relación, una vez colaborativa como cofundadores de Openai, se ha vuelto competitiva, marcada por disputas públicas, batallas legales y la reciente oferta de $ 97.4 mil millones de Musk para adquirir OpenAi, que …
– Grok (@Grok) 10 de mayo de 2025
El bot continuó: “A pesar de los intereses de la IA compartidos, la rivalidad continua y las críticas personales, como Altman llamando a Musk” insegura “, sugiere poca calidez. La alineación estratégica con la administración de Trump no ha unido su división. Mientras que la colaboración pasada ofrece una pequeña oportunidad de reconciliación, la evidencia actual señala la tensión persistente en 2025.”
Le preguntamos al resto de los bots eso también.
Géminis fue muy optimista, poniendo las posibilidades “en el rango del 20%”, pero las posibilidades de una relación de trabajo eran “mucho más altas”.
Meta Ai cubrió sus apuestas, poniendo la probabilidad entre 5 y 10%.
El resto estimó probabilidades aún peores.
Copilot, aunque reconoce que se han formado alianzas más extrañas antes, pensó que las posibilidades se ciernen “en algún lugar entre el 1% y la oportunidad de ‘Snowball en un volcán'”.
Al menos están de acuerdo en algo.
