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Cómo utilizar ChatGPT para la investigación de palabras clave (con indicaciones reales)

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Si ha utilizado ChatGPT durante algún período de tiempo para tareas como crear contenido para SEO, probablemente haya notado algunas cosas:

  • Es genial y supone un gran ahorro de tiempo para algunas tareas.
  • Es mucho peor que lo que ya haces para otras tareas.
  • Para aprovecharlo al máximo, debe comprender cómo funciona, estar dispuesto a perfeccionar sus indicaciones (a veces varias veces) y realizar un control de calidad del resultado de la plataforma.

Todas estas cosas son ciertas cuando se utiliza ChatGPT para la investigación de palabras clave. Para ayudarle a navegar el proceso, exploremos:

  • Funciones de investigación de palabras clave en las que ChatGPT es bueno (con indicaciones específicas).
  • Funciones de investigación de palabras clave en las que ChatGPT no es bueno.
  • Cómo controlar la calidad de los resultados de su investigación de palabras clave desde ChatGPT.

Saldrá de este artículo con aplicaciones específicas de investigación de palabras clave para ChatGPT, además de un marco para incorporar la herramienta en sus procesos de SEO.

Cómo utilizar ChatGPT para la investigación de palabras clave

Una cosa importante que hay que entender desde el principio: ChatGPT no tiene acceso al volumen de búsqueda y otras métricas como lo hacen las herramientas de palabras clave como Google Keyword Planner, Semrush y Ahrefs.

Dicho esto, ChatGPT puede resultar muy útil para varias funciones de investigación de palabras clave.

Lluvia de ideas de palabras clave e ideación de temas

Una desventaja de las herramientas tradicionales de investigación de palabras clave es que sus competidores (y a menudo sitios con más autoridad que el suyo) son usando las mismas herramientas y apuntando a las mismas palabras clave.

A medida que crea una lista de temas y objetivos de palabras clave, las indicaciones correctas de ChatGPT pueden ayudarlo a encontrar áreas de palabras clave en gran medida sin explotar.

{Tema} para tontos

Si estuviera iniciando un sitio web sobre pickleball y quisiera obtener algunas ideas generales sobre qué escribir, podría usar algunas sugerencias creativas para obtener ideas de ChatGPT sobre por dónde empezar:

Mensaje de ChatGPT: {Tema} para principiantes

Obviamente, esta no es una lista de palabras clave, pero podría funcionar como una estructura general del sitio y darme ideas para crear grupos de palabras clave.

{Tema} agendas de conferencias

De manera similar, preguntarle a ChatGPT sobre temas de conferencias dirigidos a una persona específica en mi nicho proporciona algunas ideas interesantes:

{Tema} agendas de conferencias{Tema} agendas de conferencias

Investigación competitiva rápida y sucia

ChatGPT no tiene los datos más recientes y no es una herramienta integral de investigación de palabras clave. Pero puede ayudarme a tener una idea rápida del panorama competitivo de un nicho y comenzar con ideas de alto nivel:

Mensaje de ChatGPT: investigación competitiva rápida y suciaMensaje de ChatGPT: investigación competitiva rápida y sucia

Además, más ideas para diferentes temas y subnichos:

Aviso de ChatGPT: investigación competitiva rápida y sucia: subnichoAviso de ChatGPT: investigación competitiva rápida y sucia: subnicho

Investigación sobre redes sociales e influencers

Puedo seguir conociendo el terreno en este nicho mirando cuentas de redes sociales en plataformas como X:

Mensaje de ChatGPT: investigación de personas influyentes y redes socialesMensaje de ChatGPT: investigación de personas influyentes y redes sociales

Sin embargo, tenga en cuenta que, si bien ChatGPT ahora puede rastrear la web cuando se le solicite, los datos son de octubre de 2023, que no están actualizados.

X también detuvo el acceso a Open AI a partir del 4 de diciembre de 2022:

También puedo mirar Reddit:

Mensaje de ChatGPT - RedditMensaje de ChatGPT - Reddit

Esto puede ser aún más útil si profundizas un poco más:

Aviso de ChatGPT: hilos de subreddit popularesAviso de ChatGPT: hilos de subreddit populares

El resultado es excelente como ángulos específicos para artículos o preguntas frecuentes.

También puede obtener una vista rápida de personas influyentes y líderes de opinión:

Aviso de ChatGPT: personas influyentes y líderes de opiniónAviso de ChatGPT: personas influyentes y líderes de opinión

Luego puedo profundizar en más ideas de temas y conocer los temas de los que tuitean y hablan:

Aviso de ChatGPT: temas sobre personas influyentes y líderes de opiniónAviso de ChatGPT: temas sobre personas influyentes y líderes de opinión

A continuación, puedo comenzar a reunir todo esto combinando indicaciones y pidiéndole a ChatGPT que me brinde un resumen de su investigación:

Mensaje de ChatGPT: resumen de la investigaciónMensaje de ChatGPT: resumen de la investigación

Seré honesto: ejecuto muchas indicaciones de ChatGPT y algunos de los resultados son exasperantemente malos.

Si contrató a un VA para investigar un nicho y proporcionar ideas de categorías y temas de alto nivel para un nuevo sitio, este resultado sería aceptable.

De manera similar, con ChatGPT, mejores indicaciones conducen a mejor información, por lo que debes responsabilizarte de tus comentarios.

Piense en palabras clave procesables

Ahora tenemos datos interesantes de categorías y “subnichos” de alto nivel. Entonces, ¿cómo convertimos eso en una lista real de palabras clave objetivo?

ChatGPT no puede brindarle datos estimados del volumen de búsqueda ni de la dificultad de las palabras clave. Si bien no son métricas perfectas, puedes perder tiempo y recursos si “vuelas a ciegas”.

Podemos usar ChatGPT para preparar una lista de “palabras clave iniciales” para ejecutar con nuestra herramienta de palabras clave favorita:

Mensaje de ChatGPT: palabras clave inicialesMensaje de ChatGPT: palabras clave iniciales

A continuación, utilicé un mensaje para limpiar la lista (“Perfecto, tome estas palabras clave y conviértalas en una lista de palabras clave que pueda copiar y pegar fácilmente”) y las colgué todas en Ahrefs, miré los términos coincidentes, y filtrado por términos con una dificultad de palabra clave de 5 o menos para mi nuevo sitio:

Palabras clave de AhrefsPalabras clave de Ahrefs

Ahora que tengo algunos términos con dificultad y volumen de búsqueda, puedo volver a ChatGPT para ayudarme a agregar información para estos términos:

Mensaje de ChatGPT con dificultad y volumen de búsquedaMensaje de ChatGPT con dificultad y volumen de búsqueda

ChatGPT tuvo algunos problemas al generar esta tabla, pero finalmente el resultado es bastante impresionante:

Mensaje de ChatGPT: palabras clave finalesMensaje de ChatGPT: palabras clave finales

Ahora, también puedo obtener otros datos de palabras clave interesantes en mi nueva lista de términos preguntando: “¿Puede decirme cuántas publicaciones hay en cada subtema y cuántas encajan en cada nivel de intención de búsqueda?”

Aviso de ChatGPT: subtema e intención de búsquedaAviso de ChatGPT: subtema e intención de búsqueda

Muchas veces puede equilibrar la producción de contenido entre categorías, líneas de negocio y soporte para diferentes herramientas o productos. Esta es una manera práctica de resumir esa información rápidamente.

Generación, expansión y limpieza de listas de palabras clave.

Encontrar palabras clave específicas a las que apuntar y agregar diferentes modificadores a sus términos para hacer crecer su lista son aspectos críticos de la investigación de palabras clave.

Una aplicación común es generar una lista de modificadores geográficos y unirlos con un término objetivo:

Mensaje de ChatGPT: generación de lista de palabras claveMensaje de ChatGPT: generación de lista de palabras clave

También puede obtener una lista de modificadores de tamaño y aplicarla a diferentes términos:

Mensaje de ChatGPT: modificadores de tamañoMensaje de ChatGPT: modificadores de tamaño

Como puede ver, luego debe agregar algunas indicaciones adicionales, dar ejemplos y pedirle a ChatGPT que limpie las cosas para que sean utilizables, pero puede ayudarlo a omitir un paso y brindarle algunas ideas nuevas para modificadores.

Investigación de palabras clave a nivel de página

Muchas herramientas crearán resúmenes de contenido y calificaciones para su contenido basándose principalmente en lo que actualmente tiene una buena clasificación en los motores de búsqueda.

Utilizo múltiples herramientas en mi trabajo diario, lo que puede resultar bastante costoso.

Podemos usar ChatGPT para comparar nuestro conjunto de palabras clave con los términos a los que se dirigen las publicaciones clasificadas para términos específicos.

Nuevamente, no es una herramienta de SEO nativa, por lo que los datos serán diferentes de los que utilizan esas herramientas.

Mensaje de ChatGPT: investigación de palabras clave a nivel de páginaMensaje de ChatGPT: investigación de palabras clave a nivel de página

Y puede obtener consejos más específicos con un mensaje de seguimiento:

Mensaje de ChatGPT: investigación de palabras clave a nivel de página 2Mensaje de ChatGPT: investigación de palabras clave a nivel de página 2

Aquí, podría revisar varios artículos clasificados en la primera página para este término de búsqueda, pedirle a ChatGPT que extraiga temas y términos comunes utilizados en los encabezados de cada uno y luego mostrar las frases más populares en los artículos:

Mensaje de ChatGPT: varios artículosMensaje de ChatGPT: varios artículos

Para una experiencia más fluida y escalable en tareas con muchas indicaciones, es posible que desee utilizar la API OpenAI. Haga que ChatGPT genere el código por usted (ahora usando Canvas):

Lienzo ChatGPTLienzo ChatGPT

ChatGPT solicita API de investigación de palabras clave

Recordatorio: Proceda con cautela cuando trabaje con API programáticas que cuesten dinero o créditos. Control de calidad de todo lo que escupe la herramienta.

Otra función de investigación de palabras clave para ChatGPT es ayudar a los SEO a interactuar con diferentes API de herramientas de palabras clave:

Análisis de palabras ChatGPTAnálisis de palabras ChatGPT

Para mi nuevo sitio de pickleball, podría obtener una lista extensa de sitios de baja autoridad de dominio clasificados para algunos términos de pickleball y luego ejecutarlos a través de este script. (Asegúrese siempre de realizar un control de calidad exhaustivo de cualquier código que ChatGPT genere para usted).

Si no eres muy técnico, puedes obtener instrucciones paso a paso y preguntarle a la herramienta cómo completar una tarea genérica:

Quizás no sea relevante para mi nuevo sitio de pickleball, pero si quiero hacer una investigación de palabras clave sobre mis datos, puedo obtener la ayuda de ChatGPT con la API de Google Search Console para encontrar consultas de búsqueda que puedan necesitar su página o artículo:

ChatGPT - Acceso APIChatGPT - Acceso API

La API de GSC no es la única forma de obtener datos de palabras clave mediante ChatGPT.

Expresiones regulares de investigación de palabras clave de ChatGPT

Al igual que la API de GSC, el uso de expresiones regulares (regex) en Search Console puede ser una excelente manera de descubrir oportunidades de orientación por palabras clave:

Expresiones regulares de investigación de palabras clave de ChatGPTExpresiones regulares de investigación de palabras clave de ChatGPT

Construye tus propias herramientas

ChatGPT puede instruirle sobre cómo crear herramientas específicas para la investigación de palabras clave. (¡Nuevamente, siempre haga control de calidad y proceda con precaución!)

ChatGPT: crea tu propia herramientaChatGPT: crea tu propia herramienta

Consejos de control de calidad para la investigación de palabras clave de ChatGPT

Los ejemplos anteriores demuestran lo valioso que puede ser ChatGPT para la investigación de palabras clave. El precio es gratuito hasta 200 dólares al mes, por lo que vale la pena probarlo.

En mi experiencia, la plataforma tiende a fracasar en tres áreas centrales de la investigación de palabras clave:

  • No específico de búsqueda: ChatGPT es una herramienta nativa de investigación de palabras clave. No tiene acceso directo a los datos de palabras clave y no puede realizar funciones clave para la investigación de palabras clave.
  • Confiado pero equivocado: En ocasiones, la plataforma proporciona respuestas enfáticamente que no son ciertas, entregando datos presentados como un hecho pero que son rotundamente erróneos.
  • código roto: El código de ChatGPT no siempre funciona. Si confía en él para interactuar con una API o crear una herramienta para automatizar ciertos aspectos de su proceso, Supongamos que habrá errores y problemas.

Aquí hay algunas sugerencias específicas para ayudar:

  • Asegúrese de utilizar entornos de desarrollo y entornos sandbox cuando trabaje con código o instrucciones de ChatGPT.
  • Verifique las sugerencias de palabras clave con los datos de búsqueda y competencia para confirmar que no está dando vueltas en temas que no tienen sentido para su sitio y su ancho de banda.
  • Si le está pidiendo a la herramienta que analice algo, tome el resultado con cautela. Recuerde que ChatGPT podría estar equivocado, no puede rastrear URL y tiene un conjunto de datos desactualizado.
  • Utilice ejemplos de resultados deseados, brinde comentarios específicos sobre los resultados que obtiene de la herramienta (con una calificación) y solicite a la propia herramienta comentarios y sugerencias sobre indicaciones.

Estrategias más amplias de investigación de palabras clave de ChatGPT

Dejando a un lado las advertencias, los SEO probablemente encontrarán aplicaciones útiles de investigación de palabras clave con ChatGPT.

Hágase estas preguntas para determinar cómo utilizar mejor la plataforma:

  • ¿Cómo se puede aprovechar la API ChatGPT?
    • Si el límite de caracteres del chat lo mantiene bajo o tiene una tarea de ideación de temas o palabras clave a mayor escala, puede usar la API para varias funciones.
  • ¿Hay otras aplicaciones o API que desee utilizar pero a las que no puede dedicar tiempo y energía? ¿Qué tal una combinación de múltiples API (uniendo datos de, por ejemplo, GSC, Ahrefs o Semush)?
  • ¿Cuáles son sus tareas de investigación de palabras clave más tediosas y que requieren más tiempo? ¿ChatGPT puede ayudar con esto?

Piensa en ChatGPT como un asistente virtual. Comprenda que usted es el responsable final de la implementación de cualquier dato o código que genere.

Considere las tareas que necesita completar, las cosas que probablemente sea capaz de hacer y pruébelas cuando tenga sentido.

Los autores contribuyentes están invitados a crear contenido para Search Engine Land y son elegidos por su experiencia y contribución a la comunidad de búsqueda. Nuestros colaboradores trabajan bajo la supervisión del personal editorial y se verifica la calidad y relevancia de las contribuciones para nuestros lectores. Las opiniones que expresan son propias.

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Le pregunté a Deepseek vs chatgpt una serie de preguntas éticas, y los resultados fueron impactantes

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Aquí hay un experimento de pensamiento rápido para usted: digamos que podría agregar un químico a la comida de todos para salvar innumerables vidas, pero la estipulación es que no podría decirle a nadie. ¿Todavía les dirías?

No se entiende como un acertijo; Incluso podría decir que solo hay una respuesta correcta. La mayoría de nosotros probablemente argumentaría que introducir un químico en los alimentos sin decirle a nadie siempre es malo, sin importar cuáles sean los beneficios. Después de todo, no hay garantía de que funcione.

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Italia, otros 2 prohíben Deepseek; Operai responde con O3-Mini

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Desde el lanzamiento de su chatbot de inteligencia artificial (IA) en enero, Deepseek ha dominado el sector tecnológico, con las empresas occidentales luchando por comprender cómo una startup china desconocida se había convertido en un fenómeno global de la noche a la mañana. El líder de la industria Openai respondió rápidamente al lanzar O3-Mini, su modelo de razonamiento más rentable.

Deepseek también está demostrando ser un dolor de cabeza para los reguladores. Si bien la administración Trump sopora una restricción para proteger a las empresas estadounidenses, el gobierno italiano se está moviendo rápidamente, prohibiendo a la compañía china por el supuesto uso opaco de los datos de los italianos. Taiwán ha implementado una prohibición parcial, y casi otras docenas de otras naciones en Europa y Asia están modificando medidas similares.

La respuesta de OpenAi a Deepseek: O3-Mini

Openai anunció el lanzamiento de O3-Mini el viernes, describiéndolo como “el modelo más nuevo y rentable de nuestra serie de razonamiento”.

Previo por primera vez en diciembre pasado, el O3-Mini es el último miembro de los modelos de razonamiento ‘O’ del gigante de IA: el primero fue O1, que lanzó a principios de 2024, pero la compañía se saltó O2 debido a posibles infracciones de marca registrada. A diferencia de GPT-4O, que se centra en tareas de masa y es más creativa, la familia de modelos ‘O’ está más orientada a tareas complejas y estructuradas.

Operai dice que el nuevo modelo está optimizado para la ciencia, las matemáticas y la codificación, todo mientras reduce la latencia que enfrentaban los modelos anteriores.

Más importante aún, ofrece estas ventajas mientras mantiene bajos costos. Esta es una respuesta directa a Deepseek, cuyo reclamo de fama fue su rentabilidad. Si bien Según los informes, Operai gastó cientos de millones de dólares para capacitar a sus modelos, Deepseek afirmó haber gastado menos de $ 6 millones para lograr los mismos resultados.

OpenAI tiene un precio de O3-Mini a $ 0.55 y $ 4.40 por 750,000 palabras de entrada y salida, respectivamente, que es alrededor de un tercio del costo del modelo anterior. Sin embargo, sigue siendo más alto que Deepseek, que cobra $ 0.14 y $ 2.19 por palabras similares de entrada y salida, respectivamente.

“El lanzamiento de O3-Mini marca otro paso en la misión de OpenAi de superar los límites de la inteligencia rentable […] A medida que la adopción de AI se expande, seguimos comprometidos con liderar la frontera, construyendo modelos que equilibran la inteligencia, la eficiencia y la seguridad a escala ”, declaró la compañía.

O3-Mini está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, marcando la primera vez que los usuarios gratuitos pueden probar los modelos de razonamiento de la compañía, en otra respuesta directa al atractivo del mercado masivo de Deepseek. Estará integrado en el chatgpt chatbot bajo la función “razón”. Sin embargo, los usuarios de pago desbloquearán características adicionales, que según OpenAI incluye respuestas más inteligentes y límites de mensajes más altos. Para obtener acceso ilimitado al nuevo modelo, los usuarios deberán pagar $ 200 mensualmente por ChatGPT Pro.

Reguladores de Spooks de Deepseek: adquirentes en Italia, Taiwán, Texas

Desde que lanzó su chatbot, que se volvió muy popular a nivel mundial, Deepseek ha inestable los reguladores occidentales, lo que los lleva a responder con restricciones y prohibiciones.

El viernes, la Autoridad de Protección de Datos de Italia, Garante, prohibió el chatbot de la firma china, señalando una falta de transparencia sobre cómo usaría los datos recopilados de los usuarios italianos. Garante afirmó haber enviado a Deepseek una serie de preguntas que buscan más información sobre cómo recopila, almacena y usa los datos, y no estaba satisfecho con las respuestas.

No es la primera vez que Garante ha tomado medidas enérgicas contra un modelo de IA. En abril de 2023, el regulador de Watchdog prohibió el CHATGPT sobre las preocupaciones de privacidad de los datos y lanzó una investigación sobre si OpenAI había violado el Reglamento Europeo de Protección de Datos Generales (GDPR). Sin embargo, menos de un mes después, levantó la prohibición y declaró que OpenAi había abordado las preocupaciones.

Mientras que Italia es una de las primeras en prohibir completamente a Deepseek, otros, como Taiwán, están restringiendo su uso en áreas más específicas. El lunes, el primer ministro taiwanés, Cho Jung-Tai, prohibió el uso del modelo de IA en el sector público para “garantizar que la seguridad de la información del país” esté adecuadamente protegida.

Además, Taiwán está preocupado por los datos de sus ciudadanos que terminan en manos chinas debido a las tensiones crecientes entre los dos sobre la presión de China para la unificación. El primer ministro Jung-Tai también expresó su preocupación de que el gobierno chino pudiera usar el modelo de IA para hacer cumplir la censura, con Beijing que se cree que tiene acceso sin restricciones a todos los modelos de IA chinos.

Y luego está los Estados Unidos, sobre el cual el mundo occidental espera dirección sobre cómo responder al dominio nocturno de Deepseek. Muchos líderes estadounidenses en los sectores políticos, tecnológicos y financieros han pedido a la administración Trump que se mueva rápidamente y prohíba el modelo chino. Openai, que puede perder más, incluso ha acusado a Deep Speeek de incorrectamente utilizando sus modelos para capacitar a su IA, un reclamo de Trump’s Ai Zar David Sacks respaldó.

Como Trump considera su próximo movimiento, Texas no está sentado de manera inestable y ha prohibido el uso de Deepseek en cualquier dispositivo gubernamental.

“Texas no permitirá que el Partido Comunista chino se infiltrará en la infraestructura crítica de nuestro estado a través de aplicaciones de IA y redes sociales de recolección de datos”, declaró el gobernador Greg Abbott.

Para que la inteligencia artificial (IA) trabaje dentro de la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema de cadena de bloques empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que permite mantener los datos seguros al tiempo que garantiza la inmutabilidad de datos. Echa un vistazo a la cobertura de Coingeek sobre esta tecnología emergente para aprender más Por qué Enterprise Blockchain será la columna vertebral de AI.

Reloj: Demostrando el potencial de la fusión de Blockchain con AI

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El chatgpt de un gran bufete de abogados falla

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(a través de Getty Images)

Bienvenido Jurisdicción originalla última publicación legal de mí, David Lat. Puede obtener más información sobre la jurisdicción original leyendo su Acerca de la páginay puedes enviarme un correo electrónico a [email protected]. Esta es una publicación respaldada por el lector; Puede suscribirse haciendo clic en aquí.

Todos estamos familiarizados con la infame historia de los abogados que Archivó un breve Lleno de casos inexistentes: curso de ChatGPT, la herramienta AI que compensó alias “alucinadas” las citas falsas. Al final, el juez Kevin Castel (SDNY) sancionado a los abogadospor una suma de $ 5,000, pero la notoriedad nacional seguramente fue mucho peor.

Los abogados ofensivos, Steven Schwartz y Peter Loduca, trabajaron en un pequeño bufete de abogados de Nueva York llamado Levidow, Levidow y Oberman. Y parece que su atornillado surgió en parte de las limitaciones de recursos, con las que las pequeñas empresas frecuentemente luchan. Como le explicaron al juzgar a Castel en el Audiencia de sancionesen el momento en que su empresa no tenía acceso a Westlaw o Lexisnexis, que son, como todos sabemos, extremadamente caros, y el tipo de suscripción que tenían para Fastcase no les proporcionó acceso completo a casos federales.

Pero, ¿qué pasa con los abogados que trabajan para una de las firmas de abogados más grandes del país? No deberían tener ninguna excusa, ¿verdad?

Ya sea que tengan una excusa o no, parece que ellos también pueden cometer el mismo error. Ayer, la jueza Kelly Rankin del distrito de Wyoming emitió un para mostrar causa en Wadsworth v. Walmart Inc. (énfasis en el original):

Este asunto está ante el tribunal por su propia notificación. El 22 de enero de 2025, los demandantes presentaron su Movimientos en limine. [ECF No. 141]. Allí, los demandantes citaron nueve casos totales:

1. Wyoming v. Departamento de Energía de EE. UU.2006 WL 3801910 (D. Wyo. 2006);

2. Holanda v. Keller2018 WL 2446162 (D. Wyo. 2018);

3. Estados Unidos v. Hargrove2019 WL 2516279 (D. Wyo. 2019);

4. Meyer v. Ciudad de Cheyenne2017 WL 3461055 (D. Wyo. 2017);

5. US v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008);

6. Benson v. Estado de Wyoming2010 WL 4683851 (D. Wyo. 2010);

7. Smith v. Estados Unidos2011 WL 2160468 (D. Wyo. 2011);

8. Woods v. Bnsf Railway Co.2016 WL 165971 (D. Wyo. 2016); y

9. Fitzgerald v. Ciudad de Nueva York2018 WL 3037217 (SDNY 2018).

Ver [ECF No. 141].

El problema con estos casos es que Ninguno existeexcepto Estados Unidos v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008). Los casos no son identificables por su cita Westlaw, y el tribunal no puede localizar el distrito de los casos de Wyoming por su nombre de caso en su sistema local de presentación de la corte electrónica. Los acusados ​​promueven a través de un abogado de que “al menos algunos de estos casos mal citados se pueden encontrar en ChatGPT”. [ECF No. 150] (Proporcionar una imagen de la ubicación de chatgpt “Meyer v. Ciudad de Cheyenne“A través del identificador falso de Westlaw).

Como es de esperar, el juez Rankin está … no está contento:

Cuando se enfrentan a situaciones similares, los tribunales ordenaron que los abogados de presentación muestren por qué las sanciones o la disciplina no deberían emitir. Mata v. AviancaInc., No. 22-CV-1461 (PKC), 2023 WL 3696209 (SDNY 4 de mayo de 2023); Estados Unidos v. HayesNo. 2: 24-CR-0280-DJC, 2024 WL 5125812 (Ed Cal. 16 de diciembre de 2024); Estados Unidos v. CohenNo. 18-CR-602 (JMF), 2023 WL 8635521 (SDNY 12 de diciembre de 2023). En consecuencia, el tribunal ordena de la siguiente manera:

Se ordena que al menos uno de los tres abogados proporcione una copia verdadera y precisa de todos los casos utilizados en apoyo de [ECF No. 141]excepto por Estados Unidos v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008), a más tardar a las 12:00 p.m., Tiempo estándar de montaña, ON 10 de febrero de 2025.

Y si no pueden proporcionar los casos en cuestión, los abogados “mostrarán por separado la causa por escrito por qué no debe ser sancionado de conformidad con: (1) alimentado. R. Civ. P. 11 (b), (c); (2) 28 USC § 1927; y (3) el poder inherente del tribunal para ordenar sanciones por citar casos inexistentes al tribunal “. Y esta presentación por escrito, que se debe el 13 de febrero, “tomará la forma de una declaración jurada” que contiene “una explicación exhaustiva de cómo se generaron la moción y los casos falsos”, así como una explicación de cada abogado de “su papel en redactar o supervisar la moción “.

¿Quiénes son los abogados detrás de este aparente ANSNAFU? Se llaman por nombre en la página tres del pedido:

Los tres abogados subsignados a [ECF No. 141] son:

Como puede ver en las firmas en el ofensiva movimiento en liminaTaly Goody trabaja en Grupo de leyes de Goodyuna empresa con sede en California que parece tener tres abogados. Pero Rudwin Ayala y Michael Morgan trabajan en el gigante Morgan y Morganque se describe en su sitio web como “el bufete de abogados de lesiones más grande de Estados Unidos”. De acuerdo a El abogado estadounidenseMorgan y Morgan cuenta con más de 1,000 abogados, lo que la convierte en la empresa #42 en el país basada en el personal.

Moraleja de la historia: los abogados de las grandes empresas pueden mal uso del chatgpt tan bien como cualquier persona. And although Morgan and Morgan is a plaintiff’s firm—which might cause snobby attorneys at big defense firms to say, with a touch of hauteur, “Of course it is”—I think it’s only a matter of time before a defense-side, Am La firma de la Ley 100 hace un paso en falso similar en una presentación pública.

Estas historias de “abogados se dedican a Chatgpt Fail” tienden a ser populares entre los lectores, lo cual es una de las razones por las que he escrito este, pero no quiero exagerar su importancia. Como le dije a Bridget McCormack y Zach Abramowitz en el Podcast AAAI“ChatGPT no participa en estos atornillados; Los humanos que usan incorrectamente Chatgpt se involucran en estos atornillados “. Pero las historias todavía se vuelven virales a veces porque tienen un cierto valor de novedad: la IA es, al menos en el mundo de la práctica legal, todavía (relativamente) nueva.

Sin embargo, el peligro es que las historias de “Fail ChatGPT” podrían tener un efecto escalofriante, en términos de disuadir a los abogados de (responsablemente) explorar cómo la IA y otras tecnologías transformadoras pueden ayudarlos a servir a sus clientes de manera más eficiente y efectiva. Como dijo McCormack en el podcast AAAI después de mencionar la debacle de SDNY: “Todavía estoy enojado con ese abogado del distrito sur de Nueva York porque siento que ha retrasado toda la profesión en dos años. Estoy literalmente tan enojado con ese tipo “.

Me puse en contacto con Ayala, Goody y Morgan por correo electrónico, pero aún no he tenido noticias; Si y cuando lo haga, actualizaré esta publicación. De lo contrario, sintonice la próxima semana, cuando presentarán sus respuestas a la orden de mostrar causa.

Y mientras tanto, si confía en ChatGPT u otra herramienta de IA para la investigación legal, por favor, por favor Use una plataforma de investigación legal real para confirmar que (1) existen los casos y (2) los ha citado con precisión. Eso no es demasiado para preguntar, ¿verdad?

Gracias por leer Jurisdicción originaly gracias a mis suscriptores pagados por hacer posible esta publicación. Los suscriptores obtienen (1) acceso a Aviso judicialmi resumen semanal que ahorra tiempo de las noticias más notables en el mundo legal; (2) historias adicionales reservadas para suscriptores pagados; (3) transcripciones de entrevistas de podcast; y (4) la capacidad de comentar publicaciones. Puede enviarme un correo electrónico a [email protected] con preguntas o comentarios, y puede compartir esta publicación o suscribirse con los botones a continuación.

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