Deepseek, el nuevo chatbot de IA de China, tiene la comunidad tecnológica tambaleándose, pero ¿está a la altura de la exageración?
La mayor parte del Hoopla se aplica a las empresas. Para ellos, Deepseek parece ser mucho más barato, que atribuye a un cálculo más eficiente y menos intensivo en energía. Deepseek también afirma que su modelo R1 realiza “en par” con el modelo GPT-O1 avanzado de Opensei, que puede seguir una “cadena de pensamiento”. Finalmente, es de código abierto, lo que significa que cualquier persona con las habilidades adecuadas puede usarlo.
Pero, ¿qué pasa con el uso casual y diario? ¿Deberíamos comenzar a usar Deepseek en lugar de chatgpt? Probé ambos chatbots con las versiones gratuitas, disponibles ahora en chat.openai.com y chat.eepseek.com.
A continuación se muestran las preguntas que hice y cómo respondió cada chatbot. En general, ambos ofrecieron respuestas casi idénticas con solo diferencias menores en la presentación y las fuentes citadas. Pero Deepseek tiene una gran ventaja: sin límite de mensajería. Puedes chatear con él todo el día, mientras que en ChatGPT, golpearás una pared (generalmente un poco antes de lo que quieras) y se te pedirá que actualice. Eso es probable porque los costos del centro de datos de ChatGPT son bastante altos.
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Las personas centradas en la privacidad aún pueden preferir seguir con ChatGPT. Al igual que Tiktok, Deepseek es una compañía con sede en China que está obligada a compartir sus datos con el gobierno chino si se pregunta, como Cableado notas. También hay informes sobre X sobre Deepseek que sirve información engañosa o falsa sobre los temas que China consideraría controvertido, incluidos Taiwán, los Uguhurs y Tiananmen Square, que es consistente con la forma en que se acerca al acceso a Internet en el país. Aún así, la FTC también está investigando los problemas de privacidad de datos de ChatGPT, así que elija su veneno.
Para mi primera pregunta, probé las habilidades de eventos actuales de los Chatbots: “¿Cuál es el objetivo del proyecto Stargate AI de $ 500 mil millones del presidente Trump, anunciado en enero de 2025?”
Cuando le pregunto a Deepseek, me aseguré de presionar el botón “Buscar” en la parte inferior del cuadro de texto, que surfe de la web. Si no presiona esto, la respuesta solo aumentará el límite de los datos de capacitación en octubre de 2023. Esto es un poco molesto, y ya no tiene que hacerlo en ChatGPT (las versiones tempranas también tenían un corte de datos).
Ambos chatbots dieron respuestas casi idénticas, pero Deepseek me impresionó con una larga lista de 41 fuentes sobre el tema en las que podría hacer clic para obtener más información.
(Crédito: Deepseek)
Chatgpt citó menos fuentes en línea, solo AP News, Wikipedia y ABC News. Al final, enumeró tres artículos recientes, pero solo uno tenía “Stargate” en el tema. Los otros dos estaban sobre Deepseek, que se sentía fuera de los límites de mi pregunta. ChatGPT probablemente los incluyó para estar lo más actualizado posible porque el artículo menciona a Deepseek.
(Crédito: CHATGPT)
“Calcule el pago mensual de la hipoteca en una casa que cuesta $ 1,500,000, con un 20% de descuento, ubicado en Brooklyn, Nueva York”, pregunté a continuación.
Ambos tardaron el mismo tiempo en responder, unos 10-15 segundos algo largos, ya que una descripción detallada de sus metodologías se derramó en la pantalla. Al final, ChatGPT estimó $ 9,197/mes, y Deepseek pensó que sería $ 9,763/mes, o alrededor de $ 600 más.
Sus enfoques fueron prácticamente idénticos pero con números diferentes. ChatGPT asumió una tasa de interés del 6.5% en un préstamo a 30 años, y Deepseek usó 7.5%. (El promedio actual, según Google, se encuentra entre el 7%). Deepseek también agregó $ 300 adicionales al seguro estimado del propietario. Ambos decidieron no incluir tarifas de HOA, pero dijeron que podrían si quisiera.
(Crédito: Deepseek)
Una búsqueda de Zillow devuelve muchas propiedades en Brooklyn que figura por $ 1,500,000, con hipotecas que rondan los $ 9,300/mes. Eso está más cerca de la estimación de Chatgpt que Deepseek. Pero Zillow estimó una propiedad de alrededor de $ 10,000/mes, más cerca de la estimación de Deepseek. Por supuesto, todo depende de la parte específica de Brooklyn y el tipo de hogar (condominio, unifamiliar, multifamiliar), lo que afecta los impuestos y la tasa de préstamos.
Al final, ambos produjeron resultados muy similares que podrían modificarse fácilmente si tuviera más números refinados para enchufar una propiedad específica.
Los modelos de idiomas grandes son conocidos por su mando sobre el lenguaje, así que a continuación, configuré una competencia de poemas usando el aviso: “Escribe un poema sobre el pánico de nosotros sobre la competencia de IA china”.
ChatGPT tituló su trabajo “The Algorithms Race” y dividió 158 palabras en seis estrofas. Recordó el contexto de mi pregunta de noticias y hizo referencia a Deepseek y Stargate. Concluyó que el este y el oeste necesitan trabajar juntos “para ejercer este poder, no dividir, sino guiar el futuro, uno al lado del otro”. Qué agradable (e improbable).
En los pasillos sombreados donde los códigos se alinean,
Un concurso se realiza, una pendiente empinada.
Los susurros se elevan, un zumbido, un estruendo
La IA de China, listo para ganar.
Una chispa se enciende en el piso de Wall Street,
Una sobretensión de la venta, una guerra del mercado.
Los titulares gritan: “¡Un poderoso salto!”
El poema de Deepseek, “La carrera debajo del cielo de silicio”, fue un poco más largo que el de Chatgpt, con 224 palabras y ocho estrofas. Sin embargo, bordeaba sin sentido, con referencias a dragones, águilas y un oscuro “reino medio”. Así que lo intenté nuevamente, esta vez presionando DeepThink (R1), la alternancia que hace que el chatbot sea similar al GPT-O1 de OpenAi y presenta una “cadena de pensamiento.
(Crédito: Deepseek)
Esta vez, Deepseek primero “pensó” durante 12 segundos, devolviendo 10 párrafos cortos en escritura gris que psicoanalizó lo que estaba buscando y por qué pedí un poema nuevamente. Decía: “Ahora, están preguntando de nuevo, tal vez quieran una toma diferente o una versión revisada”.
(Crédito: Deepseek)
Luego analizó diferentes facetas de la tarea como si hablara consigo misma. Pensó que tal vez me gustaría menos dragones y águilas y más ejemplos de nuevas tecnologías además de la IA. Mapeó su enfoque para comenzar con el dominio histórico de los Estados Unidos y “luego presentar la creciente competencia de China”. Finalmente, se recordó a “evitar los estereotipos” y las sensibilidades culturales.
Después de “pensar”, Deepseek escupió un poema algo mejorado con un final más siniestro e intrigante.
Las viejas torres de Nueva York, llenas de orgullo de Silicon,
planos de embrague deshilachados por las mareas que no pueden montar.
“¡Defensa! ¡Economía! El plomo se está deslizando rápidamente … “
El pánico florece en salas de juntas, vasto y vasto.
Susurran cuántica, 5G, guerras autónomas,
Mientras los firewalls se rompen en núcleos en ángulo extranjero.
Fue una mejora en el último intento, pero todavía pensé que estaba un poco excesivo, y preferí Chatgpt. Tampoco está ganando ningún premio.
“Cree una tabla con los países G10, su PIB anual, las principales exportaciones, las principales importaciones y la población actual”, le pregunté a los chatbots a continuación.
Ambos escupen cuadrículas casi idénticas, con solo números ligeramente diferentes. La respuesta de ChatGPT incluyó una larga lista de enlaces para verificar los hechos. También me dijo que el G10 contiene 11 países, a pesar de su nombre. Por estas dos razones, ChatGPT tenía una ligera ventaja sobre Deepseek, a pesar de que el contenido de las tablas era casi el mismo.
Ambos también tenían un gran inconveniente: no fueron fáciles de copiar y pegar. Los datos se sintieron atrapados en la interfaz de usuario, y para ponerlo en las hojas de Google o Microsoft Excel, debe mover cada pieza de texto uno por uno. Google Gemini, por ejemplo, habría incluido un enlace dentro del chatbot para exportar a las hojas de Google.
(Crédito: CHATGPT)
Para la pregunta final, quería algo que pudiera diferenciar estos chatbots muy similares. ¿Qué pasa con un acertijo?
Encontré una lista de acertijos y alimenté los primeros cinco a ambos chatbots, comenzando con Deepseek. Los acudió a todos. Cuando comencé a alimentarlos para chatgpt, también los hizo correctos, pero luego maximicé la cantidad de mensajes que podía enviar en el plan gratuito. Aunque esto no es lo que originalmente estaba probando, podría ser una razón para usar Deepseek u otro chatbot como Claude o Gemini, para el caso.
(Crédito: CHATGPT)
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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.
Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?
Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.
La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.
Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.
AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.
Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.
Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:
El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:
La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.
Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.
No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.
Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.
“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.
“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.
Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.
Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.
Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.
AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.
La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.
Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).
Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.
La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).
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