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Chatgpt puede ayudar a escribir un ensayo. Los científicos quieren que comience a doblar la ropa
Chelsea Finn (izquierda) y Moo Jin Kim realizan una manifestación con un robot en la Universidad de Stanford.
Moo Jin Kim/Universidad de Stanford
STANFORD, California. – La inteligencia artificial puede encontrarle una receta o generar una imagen, pero no puede colgar una imagen en una pared o cocinar su cena.
Chelsea Finn quiere que eso cambie. Finn, ingeniero e investigador de la Universidad de Stanford, cree que la IA puede estar en la cúspide de impulsar una nueva era en robótica.
“A largo plazo queremos desarrollar un software que permita a los robots operar de manera inteligente en cualquier situación”, dice ella.
Una compañía que cofundó ya ha demostrado un robot AI de uso general que puede doblar la ropa, entre otras tareas. Otros investigadores han demostrado el potencial de IA para mejorar la capacidad de los robots para hacer todo, desde clasificación de paquetes hasta carreras de drones. Y Google acaba de dar a conocer un robot con IA que podría empacar un almuerzo.
Pero la comunidad de investigación se divide sobre si las herramientas generativas de IA pueden transformar la robótica de la forma en que han transformado algún trabajo en línea. Los robots requieren datos del mundo real y enfrentan problemas mucho más difíciles que los chatbots.
“Los robots no se convertirán de repente en este sueño de ciencia ficción de la noche a la mañana”, dice Ken Goldberg, profesor de UC Berkeley. “Es realmente importante que la gente entienda eso, porque todavía no estamos allí”.
Sueños y decepción
Hay pocas partes de la ciencia y la ingeniería que tienen una mayor brecha entre la expectativa y la realidad que la robótica. La misma palabra “robot” fue acuñado por Karel čapek, un escritor de Czeck que, en la década de 1920, escribió una obra que imaginaba seres humanos que podían llevar a cabo cualquier tarea que su dueño ordenara.
En realidad, los robots han tenido muchos problemas para hacer trabajos triviales. Las máquinas están en su mejor momento cuando realizan movimientos altamente repetitivos en un entorno cuidadosamente controlado, por ejemplo, en una línea de ensamblaje automotriz dentro de una fábrica, pero el mundo está lleno de obstáculos inesperados y objetos poco comunes.
En el Laboratorio de Finn en la Universidad de Stanford, el estudiante graduado Moo Jin Kim demuestra cómo los robots con AI al menos tienen el potencial de solucionar algunos de esos problemas. Kim ha estado desarrollando un programa llamado “OpenVla”, que significa visión, lenguaje, acción.
“Es un paso en la dirección de ChatGPT para la robótica, pero todavía hay mucho trabajo por hacer”, dice.
Moo Jin Kim establece un robot a IA en la Universidad de Stanford.
Moo Jin Kim/Universidad de Stanford
El robot en sí parece bastante poco notable, solo un par de brazos mecánicos con pinzas. Lo que lo hace diferente es lo que hay dentro. Los robots regulares deben estar cuidadosamente programados. Un ingeniero tiene que escribir instrucciones detalladas para cada tarea. Pero este robot funciona con una red neuronal de IA enseñable. La red neuronal opera cómo los científicos creen que el cerebro humano podría funcionar: los “nodos” matemáticos en la red tienen miles de millones de conexiones entre sí de una manera similar a la forma en que las neuronas en el cerebro están conectadas. “Programación” de este tipo de red se trata simplemente de reforzar las conexiones que importan y debilitar las que no lo hacen.
En la práctica, esto significa que Kim puede entrenar al modelo OpenVLA cómo hacer un montón de tareas diferentes, simplemente mostrándolo.
Se unen al robot un par de joysticks que controlan cada brazo. Para entrenarlo, un operador humano usa los joysticks para “titiriteros” al robot, ya que hace una tarea deseada.
“Básicamente, me gusta la tarea que quieras que hagas, sigues haciéndolo una y otra vez como 50 veces o 100 veces”, dice.
Esa repetición es todo lo que se requiere. Las conexiones entre nodos en la red neuronal de IA del robot se refuerzan cada vez que se muestra la acción. Pronto puede repetir la tarea sin el titiritero.
Para demostrar, Kim saca una bandeja de diferentes tipos de mezcla de senderos. Ya lo ha enseñado a recoger. Ahora quiero parte de la mezcla que tiene M&M y nueces verdes, y todo lo que tengo que hacer es preguntar.
“Saca algunos verdes con las nueces en el tazón”, escribo. Muy lentamente, los brazos del robot se ponen en acción.
En una feed de video, Openvla coloca una estrella sobre el contenedor correcto. Eso significa que la primera parte del modelo, que tiene que tomar mi texto e interpretar su significado visualmente, ha funcionado correctamente.
No siempre, dice Kim. “Esa es la parte en la que aguantamos la respiración”.
Luego, lentamente, vacilante, se extiende con su garra, toma la primicia y obtiene la mezcla de senderos.
“¡Parece que está funcionando!” dice Kim con entusiasmo.
Es una cucharada muy pequeña. Pero una cucharada en la dirección correcta.
Cualquier cosa bots
El investigador de Stanford, Chelsea Finn, cofundó una compañía en San Francisco llamada inteligencia física, que busca llevar este enfoque de entrenamiento al siguiente nivel.
Ella imagina un mundo en el que los robots pueden adaptarse rápidamente para hacer trabajos simples, como hacer un sándwich o reabastecer en los estantes de comestibles. Contrariamente al pensamiento actual sobre robótica, sospecha que la mejor manera de llegar allí podría ser capacitar a un solo modelo para hacer muchas tareas diferentes.
“De hecho, pensamos que tratar de desarrollar sistemas generalistas tendrá más éxito que tratar de desarrollar un sistema que haga una cosa muy, muy bien”, dice ella.
La inteligencia física ha desarrollado una red neuronal de IA que puede doblar la ropa, recoger granos de café y ensamblar una caja de cartón, aunque la red neuronal que le permite hacer todas esas cosas es demasiado poderosa para estar físicamente en el robot mismo.
“En ese caso, teníamos una estación de trabajo que estaba en el apartamento que calculaba las acciones y luego las envía a través de la red al robot”, dice ella.
Pero el siguiente paso, compilar datos de capacitación para su programa Robot AI, es una tarea mucho más difícil que simplemente recopilar texto de Internet para entrenar un chatbot.
“Esto es realmente difícil”, reconoce Finn. “No tenemos un Internet abierto de datos de robots, por lo que a menudo se trata de recopilar los datos nosotros mismos sobre los robots”.
Aún así, Finn cree que es factible. Además de los entrenadores humanos, los robots también pueden intentar repetidamente hacer tareas por su cuenta y rápidamente desarrollar su base de conocimiento, dice ella.
Dilema de datos
Pero Ken Goldberg de Berkley es más escéptico de que la brecha del mundo real se pueda unir rápidamente. Los chatbots de IA han mejorado enormemente en los últimos años porque han tenido una gran cantidad de datos para aprender. De hecho, han recogido casi todo el Internet para entrenar a sí mismos cómo escribir oraciones y dibujar imágenes.
Ken Goldberg, cofundador de Ambi Robotics y profesor en UC Berkeley.
Niall David Cytryn
Simplemente construir los datos del mundo real de un mundo de Internet para robots va a ir mucho más lentamente. “A este ritmo actual, tomaremos 100,000 años obtener tantos datos”, dice.
“Diría que estos modelos no van a funcionar de la manera en que están siendo entrenados hoy”, está de acuerdo Pulkit Agrawal, un investigador de robótica en el MIT.
Agrawal es un defensor de la simulación: poner la red neuronal de IA que ejecuta el robot en un mundo virtual y permite que repita tareas una y otra vez.
“El poder de la simulación es que podemos recopilar cantidades muy grandes de datos”, dice. “Por ejemplo, en tres horas de simulación podemos recopilar 100 días de datos”.
Ese enfoque funcionó bien para los investigadores en Suiza que recientemente entrenaron a un dron cómo competir colocando su cerebro con IA en un simulador y corriendo a través de un curso preestablecido una y otra vez. Cuando entró en el mundo real, pudo volar el curso más rápido y mejor que un oponente humano hábil, al menos parte del tiempo.
Pero la simulación tiene sus inconvenientes. El dron funcionó bastante bien para un curso interior. Pero no podía manejar nada que no estaba simulado (viento, lluvia o luz solar, podría arrojar el dron del curso.
Y volar y caminar son tareas relativamente simples para simular. Goldberg dice que realmente recoger objetos o realizar otras tareas manuales que los humanos encuentran que son completamente sencillos son mucho más difíciles de replicar en una computadora. “Básicamente, no hay un simulador que pueda modelar con precisión la manipulación”, dice.
Agarrando el problema
Algunos investigadores piensan que incluso si el problema de los datos puede superarse, los problemas más profundos pueden darle a los robots de IA.
“En mi opinión, la pregunta no es, ¿tenemos suficientes datos … es más lo que es el encuadre del problema”, dice Matthew Johnson-Roberson, investigador de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh.
Johnson-Roberson dice que a pesar de todas las increíbles habilidades que muestran los chatbots, la tarea que se les pide que hagan es relativamente simple: mira lo que un usuario humano tipos y luego intenta predecir las próximas palabras que el usuario quiere ver. Los robots tendrán que hacer mucho más que simplemente componer una oración.
“La siguiente mejor predicción de palabras funciona muy bien y es un problema muy simple porque solo está prediciendo la próxima palabra”, dice. Moverse a través del espacio y el tiempo para ejecutar una tarea es un conjunto mucho más grande de variables para que una red neuronal intente procesar.
“No está claro en este momento que puedo tomar 20 horas de imágenes de Go-Pro y producir algo sensato con respecto a cómo un robot se mueve en el mundo”, dice.
Johnson-Roberson dice que cree que se debe hacer una investigación más fundamental sobre cómo las redes neuronales pueden procesar mejor el espacio y el tiempo. Y advierte que el campo debe tener cuidado porque la robótica ha sido quemada antes, por la carrera para construir autos autónomos.
“Tanta capital se apresuró tan rápido”, dice. “Incentivó a las personas para hacer promesas en una línea de tiempo que no podrían cumplir”. Gran parte de la capital dejó el campo, y todavía hay problemas fundamentales para los autos sin conductor que permanecen sin resolver.
Aún así, incluso los escépticos creen que la robótica será cambiada para siempre por AI. Goldberg ha cofundado una compañía de clasificación de paquetes llamada Ambi Robotics que lanzó un nuevo sistema impulsado por la IA conocido como Prime-1 a principios de este año. Utiliza IA para identificar los mejores puntos para que un brazo robótico recoja un paquete. Una vez que tiene el punto de selección establecido por la IA, el brazo, que está controlado por una programación más convencional, hace el agarre.
El nuevo sistema ha reducido drásticamente la cantidad de veces que se eliminan los paquetes, dice. Pero él agrega con una sonrisa: “Si pones esto frente a una pila de ropa, no va a saber qué hacer con eso”.
De vuelta en Stanford, Chelsea Finn dice que está de acuerdo en que las expectativas deben mantenerse bajo control.
“Creo que todavía hay un largo camino para que la tecnología vaya”, dice ella. Tampoco espera que los robots universales reemplacen por completo el trabajo humano, especialmente por tareas complejas.
Pero en un mundo con poblaciones de envejecimiento y escasez de mano de obra proyectada, cree que los robots propulsados por IA podrían cerrar parte de la brecha.
“Estoy imaginando que esto realmente será algo que aumente a las personas y ayude a las personas”, dice ella.
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Revivir el compromiso en el aula de español: un desafío musical con chatgpt – enfoque de la facultad
Teen emprendedor que usa chatgpt para ayudarlo con su negocio
getty
El emprendimiento adolescente sigue en aumento. Según Junior Achievement Research, el 66% de los adolescentes estadounidenses de entre 13 y 17 años dicen que es probable que considere comenzar un negocio como adultos, con el monitor de emprendimiento global 2023-2024 que encuentra que el 24% de los jóvenes de 18 a 24 años son actualmente empresarios. Estos jóvenes fundadores no son solo soñando, están construyendo empresas reales que generan ingresos y crean un impacto social, y están utilizando las indicaciones de ChatGPT para ayudarlos.
En Wit (lo que sea necesario), la organización que fundó en 2009, hemos trabajado con más de 10,000 jóvenes empresarios. Durante el año pasado, he observado un cambio en cómo los adolescentes abordan la planificación comercial. Con nuestra orientación, están utilizando herramientas de IA como ChatGPT, no como atajos, sino como socios de pensamiento estratégico para aclarar ideas, probar conceptos y acelerar la ejecución.
Los emprendedores adolescentes más exitosos han descubierto indicaciones específicas que los ayudan a pasar de una idea a otra. Estas no son sesiones genéricas de lluvia de ideas: están utilizando preguntas específicas que abordan los desafíos únicos que enfrentan los jóvenes fundadores: recursos limitados, compromisos escolares y la necesidad de demostrar sus conceptos rápidamente.
Aquí hay cinco indicaciones de ChatGPT que ayudan constantemente a los emprendedores adolescentes a construir negocios que importan.
1. El problema del primer descubrimiento chatgpt aviso
“Me doy cuenta de que [specific group of people]
luchar contra [specific problem I’ve observed]. Ayúdame a entender mejor este problema explicando: 1) por qué existe este problema, 2) qué soluciones existen actualmente y por qué son insuficientes, 3) cuánto las personas podrían pagar para resolver esto, y 4) tres formas específicas en que podría probar si este es un problema real que vale la pena resolver “.
Un adolescente podría usar este aviso después de notar que los estudiantes en la escuela luchan por pagar el almuerzo. En lugar de asumir que entienden el alcance completo, podrían pedirle a ChatGPT que investigue la deuda del almuerzo escolar como un problema sistémico. Esta investigación puede llevarlos a crear un negocio basado en productos donde los ingresos ayuden a pagar la deuda del almuerzo, lo que combina ganancias con el propósito.
Los adolescentes notan problemas de manera diferente a los adultos porque experimentan frustraciones únicas, desde los desafíos de las organizaciones escolares hasta las redes sociales hasta las preocupaciones ambientales. Según la investigación de Square sobre empresarios de la Generación de la Generación Z, el 84% planea ser dueños de negocios dentro de cinco años, lo que los convierte en candidatos ideales para las empresas de resolución de problemas.
2. El aviso de chatgpt de chatgpt de chatgpt de realidad de la realidad del recurso
“Soy [age] años con aproximadamente [dollar amount] invertir y [number] Horas por semana disponibles entre la escuela y otros compromisos. Según estas limitaciones, ¿cuáles son tres modelos de negocio que podría lanzar de manera realista este verano? Para cada opción, incluya costos de inicio, requisitos de tiempo y los primeros tres pasos para comenzar “.
Este aviso se dirige al elefante en la sala: la mayoría de los empresarios adolescentes tienen dinero y tiempo limitados. Cuando un empresario de 16 años emplea este enfoque para evaluar un concepto de negocio de tarjetas de felicitación, puede descubrir que pueden comenzar con $ 200 y escalar gradualmente. Al ser realistas sobre las limitaciones por adelantado, evitan el exceso de compromiso y pueden construir hacia objetivos de ingresos sostenibles.
Según el informe de Gen Z de Square, el 45% de los jóvenes empresarios usan sus ahorros para iniciar negocios, con el 80% de lanzamiento en línea o con un componente móvil. Estos datos respaldan la efectividad de la planificación basada en restricciones: cuando funcionan los adolescentes dentro de las limitaciones realistas, crean modelos comerciales más sostenibles.
3. El aviso de chatgpt del simulador de voz del cliente
“Actúa como un [specific demographic] Y dame comentarios honestos sobre esta idea de negocio: [describe your concept]. ¿Qué te excitaría de esto? ¿Qué preocupaciones tendrías? ¿Cuánto pagarías de manera realista? ¿Qué necesitaría cambiar para que se convierta en un cliente? “
Los empresarios adolescentes a menudo luchan con la investigación de los clientes porque no pueden encuestar fácilmente a grandes grupos o contratar firmas de investigación de mercado. Este aviso ayuda a simular los comentarios de los clientes haciendo que ChatGPT adopte personas específicas.
Un adolescente que desarrolla un podcast para atletas adolescentes podría usar este enfoque pidiéndole a ChatGPT que responda a diferentes tipos de atletas adolescentes. Esto ayuda a identificar temas de contenido que resuenan y mensajes que se sienten auténticos para el público objetivo.
El aviso funciona mejor cuando se vuelve específico sobre la demografía, los puntos débiles y los contextos. “Actúa como un estudiante de último año de secundaria que solicita a la universidad” produce mejores ideas que “actuar como un adolescente”.
4. El mensaje mínimo de diseñador de prueba viable chatgpt
“Quiero probar esta idea de negocio: [describe concept] sin gastar más de [budget amount] o más de [time commitment]. Diseñe tres experimentos simples que podría ejecutar esta semana para validar la demanda de los clientes. Para cada prueba, explique lo que aprendería, cómo medir el éxito y qué resultados indicarían que debería avanzar “.
Este aviso ayuda a los adolescentes a adoptar la metodología Lean Startup sin perderse en la jerga comercial. El enfoque en “This Week” crea urgencia y evita la planificación interminable sin acción.
Un adolescente que desea probar un concepto de línea de ropa podría usar este indicador para diseñar experimentos de validación simples, como publicar maquetas de diseño en las redes sociales para evaluar el interés, crear un formulario de Google para recolectar pedidos anticipados y pedirles a los amigos que compartan el concepto con sus redes. Estas pruebas no cuestan nada más que proporcionar datos cruciales sobre la demanda y los precios.
5. El aviso de chatgpt del generador de claridad de tono
“Convierta esta idea de negocio en una clara explicación de 60 segundos: [describe your business]. La explicación debe incluir: el problema que resuelve, su solución, a quién ayuda, por qué lo elegirían sobre las alternativas y cómo se ve el éxito. Escríbelo en lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría “.
La comunicación clara separa a los empresarios exitosos de aquellos con buenas ideas pero una ejecución deficiente. Este aviso ayuda a los adolescentes a destilar conceptos complejos a explicaciones convincentes que pueden usar en todas partes, desde las publicaciones en las redes sociales hasta las conversaciones con posibles mentores.
El énfasis en el “lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría” es importante. Muchas plantillas de lanzamiento comercial suenan artificiales cuando se entregan jóvenes fundadores. La autenticidad es más importante que la jerga corporativa.
Más allá de las indicaciones de chatgpt: estrategia de implementación
La diferencia entre los adolescentes que usan estas indicaciones de manera efectiva y aquellos que no se reducen a seguir. ChatGPT proporciona dirección, pero la acción crea resultados.
Los jóvenes empresarios más exitosos con los que trabajo usan estas indicaciones como puntos de partida, no de punto final. Toman las sugerencias generadas por IA e inmediatamente las prueban en el mundo real. Llaman a clientes potenciales, crean prototipos simples e iteran en función de los comentarios reales.
Investigaciones recientes de Junior Achievement muestran que el 69% de los adolescentes tienen ideas de negocios, pero se sienten inciertos sobre el proceso de partida, con el miedo a que el fracaso sea la principal preocupación para el 67% de los posibles empresarios adolescentes. Estas indicaciones abordan esa incertidumbre al desactivar los conceptos abstractos en los próximos pasos concretos.
La imagen más grande
Los emprendedores adolescentes que utilizan herramientas de IA como ChatGPT representan un cambio en cómo está ocurriendo la educación empresarial. Según la investigación mundial de monitores empresariales, los jóvenes empresarios tienen 1,6 veces más probabilidades que los adultos de querer comenzar un negocio, y son particularmente activos en la tecnología, la alimentación y las bebidas, la moda y los sectores de entretenimiento. En lugar de esperar clases de emprendimiento formales o programas de MBA, estos jóvenes fundadores están accediendo a herramientas de pensamiento estratégico de inmediato.
Esta tendencia se alinea con cambios más amplios en la educación y la fuerza laboral. El Foro Económico Mundial identifica la creatividad, el pensamiento crítico y la resiliencia como las principales habilidades para 2025, la capacidad de las capacidades que el espíritu empresarial desarrolla naturalmente.
Programas como WIT brindan soporte estructurado para este viaje, pero las herramientas en sí mismas se están volviendo cada vez más accesibles. Un adolescente con acceso a Internet ahora puede acceder a recursos de planificación empresarial que anteriormente estaban disponibles solo para empresarios establecidos con presupuestos significativos.
La clave es usar estas herramientas cuidadosamente. ChatGPT puede acelerar el pensamiento y proporcionar marcos, pero no puede reemplazar el arduo trabajo de construir relaciones, crear productos y servir a los clientes. La mejor idea de negocio no es la más original, es la que resuelve un problema real para personas reales. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar esas oportunidades, pero solo la acción puede convertirlos en empresas que importan.
Precio
ChatGPT y Gemini tienen versiones gratuitas que limitan su acceso a características y modelos. Los planes premium para ambos también comienzan en alrededor de $ 20 por mes. Las características de chatbot, como investigaciones profundas, generación de imágenes y videos, búsqueda web y más, son similares en ChatGPT y Gemini. Sin embargo, los planes de Gemini pagados también incluyen el almacenamiento en la nube de Google Drive (a partir de 2TB) y un conjunto robusto de integraciones en las aplicaciones de Google Workspace.
Los niveles de más alta gama de ChatGPT y Gemini desbloquean el aumento de los límites de uso y algunas características únicas, pero el costo mensual prohibitivo de estos planes (como $ 200 para Chatgpt Pro o $ 250 para Gemini Ai Ultra) los pone fuera del alcance de la mayoría de las personas. Las características específicas del plan Pro de ChatGPT, como el modo O1 Pro que aprovecha el poder de cálculo adicional para preguntas particularmente complicadas, no son especialmente relevantes para el consumidor promedio, por lo que no sentirá que se está perdiendo. Sin embargo, es probable que desee las características que son exclusivas del plan Ai Ultra de Gemini, como la generación de videos VEO 3.
Ganador: Géminis
Plataformas
Puede acceder a ChatGPT y Gemini en la web o a través de aplicaciones móviles (Android e iOS). ChatGPT también tiene aplicaciones de escritorio (macOS y Windows) y una extensión oficial para Google Chrome. Gemini no tiene aplicaciones de escritorio dedicadas o una extensión de Chrome, aunque se integra directamente con el navegador.
(Crédito: OpenAI/PCMAG)
Chatgpt está disponible en otros lugares, Como a través de Siri. Como se mencionó, puede acceder a Gemini en las aplicaciones de Google, como el calendario, Documento, ConducirGmail, Mapas, Mantener, FotosSábanas, y Música de YouTube. Tanto los modelos de Chatgpt como Gemini también aparecen en sitios como la perplejidad. Sin embargo, obtiene la mayor cantidad de funciones de estos chatbots en sus aplicaciones y portales web dedicados.
Las interfaces de ambos chatbots son en gran medida consistentes en todas las plataformas. Son fáciles de usar y no lo abruman con opciones y alternar. ChatGPT tiene algunas configuraciones más para jugar, como la capacidad de ajustar su personalidad, mientras que la profunda interfaz de investigación de Gemini hace un mejor uso de los bienes inmuebles de pantalla.
Ganador: empate
Modelos de IA
ChatGPT tiene dos series primarias de modelos, la serie 4 (su línea de conversación, insignia) y la Serie O (su compleja línea de razonamiento). Gemini ofrece de manera similar una serie Flash de uso general y una serie Pro para tareas más complicadas.
Los últimos modelos de Chatgpt son O3 y O4-Mini, y los últimos de Gemini son 2.5 Flash y 2.5 Pro. Fuera de la codificación o la resolución de una ecuación, pasará la mayor parte de su tiempo usando los modelos de la serie 4-Series y Flash. A continuación, puede ver cómo funcionan estos modelos en una variedad de tareas. Qué modelo es mejor depende realmente de lo que quieras hacer.
Ganador: empate
Búsqueda web
ChatGPT y Gemini pueden buscar información actualizada en la web con facilidad. Sin embargo, ChatGPT presenta mosaicos de artículos en la parte inferior de sus respuestas para una lectura adicional, tiene un excelente abastecimiento que facilita la vinculación de reclamos con evidencia, incluye imágenes en las respuestas cuando es relevante y, a menudo, proporciona más detalles en respuesta. Gemini no muestra nombres de fuente y títulos de artículos completos, e incluye mosaicos e imágenes de artículos solo cuando usa el modo AI de Google. El abastecimiento en este modo es aún menos robusto; Google relega las fuentes a los caretes que se pueden hacer clic que no resaltan las partes relevantes de su respuesta.
Como parte de sus experiencias de búsqueda en la web, ChatGPT y Gemini pueden ayudarlo a comprar. Si solicita consejos de compra, ambos presentan mosaicos haciendo clic en enlaces a los minoristas. Sin embargo, Gemini generalmente sugiere mejores productos y tiene una característica única en la que puede cargar una imagen tuya para probar digitalmente la ropa antes de comprar.
Ganador: chatgpt
Investigación profunda
ChatGPT y Gemini pueden generar informes que tienen docenas de páginas e incluyen más de 50 fuentes sobre cualquier tema. La mayor diferencia entre los dos se reduce al abastecimiento. Gemini a menudo cita más fuentes que CHATGPT, pero maneja el abastecimiento en informes de investigación profunda de la misma manera que lo hace en la búsqueda en modo AI, lo que significa caretas que se puede hacer clic sin destacados en el texto. Debido a que es más difícil conectar las afirmaciones en los informes de Géminis a fuentes reales, es más difícil creerles. El abastecimiento claro de ChatGPT con destacados en el texto es más fácil de confiar. Sin embargo, Gemini tiene algunas características de calidad de vida en ChatGPT, como la capacidad de exportar informes formateados correctamente a Google Docs con un solo clic. Su tono también es diferente. Los informes de ChatGPT se leen como publicaciones de foro elaboradas, mientras que los informes de Gemini se leen como documentos académicos.
Ganador: chatgpt
Generación de imágenes
La generación de imágenes de ChatGPT impresiona independientemente de lo que solicite, incluso las indicaciones complejas para paneles o diagramas cómicos. No es perfecto, pero los errores y la distorsión son mínimos. Gemini genera imágenes visualmente atractivas más rápido que ChatGPT, pero rutinariamente incluyen errores y distorsión notables. Con indicaciones complicadas, especialmente diagramas, Gemini produjo resultados sin sentido en las pruebas.
Arriba, puede ver cómo ChatGPT (primera diapositiva) y Géminis (segunda diapositiva) les fue con el siguiente mensaje: “Genere una imagen de un estudio de moda con una decoración simple y rústica que contrasta con el espacio más agradable. Incluya un sofá marrón y paredes de ladrillo”. La imagen de ChatGPT limita los problemas al detalle fino en las hojas de sus plantas y texto en su libro, mientras que la imagen de Gemini muestra problemas más notables en su tubo de cordón y lámpara.
Ganador: chatgpt
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Generación de videos
La generación de videos de Gemini es la mejor de su clase, especialmente porque ChatGPT no puede igualar su capacidad para producir audio acompañante. Actualmente, Google bloquea el último modelo de generación de videos de Gemini, VEO 3, detrás del costoso plan AI Ultra, pero obtienes más videos realistas que con ChatGPT. Gemini también tiene otras características que ChatGPT no, como la herramienta Flow Filmmaker, que le permite extender los clips generados y el animador AI Whisk, que le permite animar imágenes fijas. Sin embargo, tenga en cuenta que incluso con VEO 3, aún necesita generar videos varias veces para obtener un gran resultado.
En el ejemplo anterior, solicité a ChatGPT y Gemini a mostrarme un solucionador de cubos de Rubik Rubik que resuelva un cubo. La persona en el video de Géminis se ve muy bien, y el audio acompañante es competente. Al final, hay una buena atención al detalle con el marco que se desplaza, simulando la detención de una grabación de selfies. Mientras tanto, Chatgpt luchó con su cubo, distorsionándolo en gran medida.
Ganador: Géminis
Procesamiento de archivos
Comprender los archivos es una fortaleza de ChatGPT y Gemini. Ya sea que desee que respondan preguntas sobre un manual, editen un currículum o le informen algo sobre una imagen, ninguno decepciona. Sin embargo, ChatGPT tiene la ventaja sobre Gemini, ya que ofrece un reconocimiento de imagen ligeramente mejor y respuestas más detalladas cuando pregunta sobre los archivos cargados. Ambos chatbots todavía a veces inventan citas de documentos proporcionados o malinterpretan las imágenes, así que asegúrese de verificar sus resultados.
Ganador: chatgpt
Escritura creativa
Chatgpt y Gemini pueden generar poemas, obras, historias y más competentes. CHATGPT, sin embargo, se destaca entre los dos debido a cuán únicas son sus respuestas y qué tan bien responde a las indicaciones. Las respuestas de Gemini pueden sentirse repetitivas si no calibra cuidadosamente sus solicitudes, y no siempre sigue todas las instrucciones a la carta.
En el ejemplo anterior, solicité ChatGPT (primera diapositiva) y Gemini (segunda diapositiva) con lo siguiente: “Sin hacer referencia a nada en su memoria o respuestas anteriores, quiero que me escriba un poema de verso gratuito. Preste atención especial a la capitalización, enjambment, ruptura de línea y puntuación. Dado que es un verso libre, no quiero un medidor familiar o un esquema de retiro de la rima, pero quiero que tenga un estilo de coohes. ChatGPT logró entregar lo que pedí en el aviso, y eso era distinto de las generaciones anteriores. Gemini tuvo problemas para generar un poema que incorporó cualquier cosa más allá de las comas y los períodos, y su poema anterior se lee de manera muy similar a un poema que generó antes.
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Ganador: chatgpt
Razonamiento complejo
Los modelos de razonamiento complejos de Chatgpt y Gemini pueden manejar preguntas de informática, matemáticas y física con facilidad, así como mostrar de manera competente su trabajo. En las pruebas, ChatGPT dio respuestas correctas un poco más a menudo que Gemini, pero su rendimiento es bastante similar. Ambos chatbots pueden y le darán respuestas incorrectas, por lo que verificar su trabajo aún es vital si está haciendo algo importante o tratando de aprender un concepto.
Ganador: chatgpt
Integración
ChatGPT no tiene integraciones significativas, mientras que las integraciones de Gemini son una característica definitoria. Ya sea que desee obtener ayuda para editar un ensayo en Google Docs, comparta una pestaña Chrome para hacer una pregunta, pruebe una nueva lista de reproducción de música de YouTube personalizada para su gusto o desbloquee ideas personales en Gmail, Gemini puede hacer todo y mucho más. Es difícil subestimar cuán integrales y poderosas son realmente las integraciones de Géminis.
Ganador: Géminis
Asistentes de IA
ChatGPT tiene GPT personalizados, y Gemini tiene gemas. Ambos son asistentes de IA personalizables. Tampoco es una gran actualización sobre hablar directamente con los chatbots, pero los GPT personalizados de terceros agregan una nueva funcionalidad, como el fácil acceso a Canva para editar imágenes generadas. Mientras tanto, terceros no pueden crear gemas, y no puedes compartirlas. Puede permitir que los GPT personalizados accedan a la información externa o tomen acciones externas, pero las GEM no tienen una funcionalidad similar.
Ganador: chatgpt
Contexto Windows y límites de uso
La ventana de contexto de ChatGPT sube a 128,000 tokens en sus planes de nivel superior, y todos los planes tienen límites de uso dinámicos basados en la carga del servidor. Géminis, por otro lado, tiene una ventana de contexto de 1,000,000 token. Google no está demasiado claro en los límites de uso exactos para Gemini, pero también son dinámicos dependiendo de la carga del servidor. Anecdóticamente, no pude alcanzar los límites de uso usando los planes pagados de Chatgpt o Gemini, pero es mucho más fácil hacerlo con los planes gratuitos.
Ganador: Géminis
Privacidad
La privacidad en Chatgpt y Gemini es una bolsa mixta. Ambos recopilan cantidades significativas de datos, incluidos todos sus chats, y usan esos datos para capacitar a sus modelos de IA de forma predeterminada. Sin embargo, ambos le dan la opción de apagar el entrenamiento. Google al menos no recopila y usa datos de Gemini para fines de capacitación en aplicaciones de espacio de trabajo, como Gmail, de forma predeterminada. ChatGPT y Gemini también prometen no vender sus datos o usarlos para la orientación de anuncios, pero Google y OpenAI tienen historias sórdidas cuando se trata de hacks, filtraciones y diversos fechorías digitales, por lo que recomiendo no compartir nada demasiado sensible.
Ganador: empate
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