OpenAI y Microsoft dicen que lo que están haciendo está cubierto por el “uso justo”, una ley que permite el uso de material protegido por derechos de autor para crear algo nuevo que no compita con el trabajo original.

El resultado de esta demanda tiene grandes implicaciones para todo el ecosistema de medios digitales y determinará la legalidad de las herramientas de inteligencia artificial generativa que utilizan el trabajo protegido por derechos de autor del editor sin su consentimiento para la capacitación.

Estos fueron los principales argumentos durante el juicio:

El argumento del New York Times

Usar contenido protegido por derechos de autor

OpenAI está utilizando el contenido del New York Times para entrenar sus grandes modelos de lenguaje, a veces haciendo copias de ese contenido, afirman los demandantes. A veces, se devuelven varios párrafos o artículos completos que forman parte de ese conjunto de datos de entrenamiento en respuesta a la solicitud de un usuario. Y en algunos casos, el LLM también regurgita contenido nuevo que el LLM no usó para su capacitación (debido a una fecha límite) en respuesta a una solicitud. Los demandantes dieron ejemplos de resultados que contienen lenguaje literal o resúmenes de artículos sin atribución del New York Times.

Los LLM copian contenido porque no pueden procesar información como los humanos

Los humanos pueden leer algo, comprender la información subyacente y aprender algo nuevo, lo que no se considera copiar información. Pero los LLM no tienen la capacidad de hacer eso porque son máquinas, lo que significa que los modelos absorben la “expresión” de los hechos, no los hechos en sí, lo que debería considerarse una infracción de derechos de autor, según los abogados del New York Times.

La búsqueda generativa con IA es diferente de un motor de búsqueda tradicional

A diferencia de un motor de búsqueda tradicional (donde se proporcionan enlaces a la fuente original y un editor puede monetizar ese tráfico a través de publicidad o suscripciones), un motor de búsqueda generativo proporciona la respuesta a una pregunta con fuentes en las notas a pie de página. Las notas a pie de página, argumentan los abogados del New York Times, pueden contener una variedad de fuentes, lo que perjudica la capacidad del editor para llevar a ese usuario a su sitio.

Evadiendo los muros de pago

OpenAI tiene GPT personalizados en su tienda con productos que ayudan a los usuarios a eliminar los muros de pago. “Los usuarios publicaban en foros de Reddit y en las redes sociales cómo habían sorteado un muro de pago utilizando un producto llamado SearchGPT y, de hecho, OpenAI retiró el producto después de darse cuenta de que se estaban utilizando productos para infringir la ley”, dijo Ian Crosby, socio de Susman Godfrey y el abogado principal del New York Times.

El contenido urgente se elimina sin atribución

Los abogados del New York Times dijeron que se estaba utilizando contenido del sitio de recomendación de productos Wirecutter del Times sin la atribución adecuada, lo que significa que Wirecutter perdió ingresos debido a que las personas no hicieron clic en el sitio y en los enlaces de afiliados. Y ese contenido eliminado a veces era urgente, como las recomendaciones de productos durante el Black Friday. Afirman que el contenido debería estar protegido por una doctrina de “noticias candentes”, parte de la ley de derechos de autor que protege las noticias urgentes del uso de los competidores. Los abogados argumentaron que ChatGPT citó algunos productos como respaldados por Wirecutter cuando no lo estaban, lo que daña la reputación de la marca.

OpenAI y los argumentos de Microsoft

Doctrina de uso legítimo

Los abogados de OpenAI y Microsoft dijeron que los materiales protegidos por derechos de autor en cuestión están permitidos según la doctrina del uso justo. Las empresas de inteligencia artificial han sido firmes defensoras de la doctrina, que permite el uso de materiales protegidos por derechos de autor sin permiso siempre que el uso sea diferente de su propósito principal, se use en contextos no comerciales y no se use de una manera que pueda dañar a quien posee los derechos de autor. .

Annette Hurst, abogada que representa a Microsoft, dijo que los LLM entienden el lenguaje y las ideas que pueden adaptarse para “todo, desde curar el cáncer hasta la seguridad nacional: “Los demandantes, en sus propias palabras, han alegado que esta tecnología es capaz de comercializarse por una suma de miles de millones. de dólares sin tener en cuenta ninguna capacidad de cómo”.

Cómo funcionan los LLM

Los abogados defensores tampoco estuvieron de acuerdo con sus homólogos demandantes a la hora de describir cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes. Por ejemplo, el abogado de OpenAI dijo que los LLM de la compañía en realidad no almacenan contenido protegido por derechos de autor, sino que simplemente dependen del peso de los datos derivados del proceso de capacitación.

“Si os digo: ‘Ayer todos mis problemas me parecían así’, todos pensaremos para nosotros mismos [think] “lejos” porque hemos estado expuestos a ese texto muchas veces”, dijo Joe Gratz, abogado de Morrison & Foerster que representó a OpenAI. “Eso no significa que tengas una copia de esa canción en algún lugar de tu cerebro”.

Estatuto de limitaciones

Los abogados afirmaron que la demanda no debería permitirse debido al plazo de prescripción de tres años para los casos de infracción de derechos de autor. Sin embargo, los abogados del Times señalan que en abril de 2021 no era posible saber si OpenAI utilizaría el contenido de los editores de forma que pudiera dañarlo.

Ejemplos ‘engañosos’

Los abogados del Times dicen que han encontrado millones de ejemplos para fundamentar su caso. Sin embargo, OpenAI argumentó que los demandantes han sido engañosos con ejemplos de cómo ChatGPT replica contenido protegido por derechos de autor y con ejemplos de cómo el contenido generado por IA cita al Times en respuestas inexactas. Los abogados defensores también afirman que el Times explotó aspectos de ChatGPT que ayudaron a utilizar indicaciones para generar contenido de IA que violaba los términos de OpenAI. (Los abogados también señalaron que OpenAI ha tratado de abordar las debilidades).

No hay pruebas de daño

Las afirmaciones del Times incluyen que OpenAI elimine la información de gestión de derechos de autor (CMI), como cabeceras, firmas de autores y otra información identificable. Sin embargo, OpenAI y Microsoft dicen que los demandantes no han demostrado cómo se vieron perjudicados al eliminar CMI. También afirman que los demandantes no han demostrado que OpenAI y Microsoft hayan infringido voluntariamente obras protegidas por derechos de autor. Sin embargo, los abogados demandantes dijeron que fallos judiciales anteriores han reconocido que copiar contenido protegido por derechos de autor era una infracción en sí misma sin necesidad de probar la difusión o la pérdida económica.

“Su mayor problema es que no tienen una historia plausible de cómo estarían mejor si el CMI que dicen que fue eliminado, en realidad lo fuera”, dijo Gratz. “… No hay manera en la que el mundo sería mejor para ellos en la forma en que dicen que el mundo no es bueno para ellos si el CMI que dicen que fue eliminado nunca fue eliminado”.

¿Qué viene después?

La demanda del Times es sólo una de las muchas demandas que enfrenta OpenAI. Si bien OpenAI ganó un caso en noviembre, otras demandas en curso incluyen quejas de un grupo de editores de noticias canadienses, un grupo de periódicos estadounidenses propiedad de Alden Capital y una demanda colectiva presentada por un grupo de autores. (OpenAI, Perplexity y Microsoft se involucraron en la demanda antimonopolio de búsqueda en curso de Google después de que Google envió citaciones a las tres empresas).

Otros gigantes y nuevas empresas tecnológicas importantes tienen sus propias batallas legales relacionadas con la inteligencia artificial y los derechos de autor. Meta se enfrenta a una demanda colectiva presentada por un grupo de escritores, entre ellos Sarah Silverman. Perplexity es uno de los acusados ​​en una demanda presentada en octubre por News Corp. Google se enfrenta a una demanda presentada en su contra por el Authors Guild.

No está claro cuándo el juez estadounidense Sidney Stein emitirá su decisión sobre si se debe permitir que el caso avance. Megan Gray, abogada y fundadora de GrayMatters Law & Policy, asistió a la audiencia en persona y señaló que Stein parecía estar “en esto por mucho tiempo” y era poco probable que lo descartara tan pronto.

“El juez Stein estaba comprometido y curioso, algo notable dada su edad y su falta de sofisticación técnica”, dijo Gray. “Él entendió los casos y las posiciones, además tiene control estricto sobre su sala del tribunal. Normalmente no proporciona una línea de audio para el público y el hecho de que lo haya hecho aquí indica que está muy familiarizado con la importancia del caso y su impacto en la sociedad”.

Gemini AI de Google ha trastocado silenciosamente el panorama de la inteligencia artificial, logrando un hito que pocos creían posible: el procesamiento simultáneo de múltiples flujos visuales en tiempo real.

Este avance, que permite a Gemini no solo ver videos en vivo sino también analizar imágenes estáticas simultáneamente, no se dio a conocer a través de las plataformas emblemáticas de Google. En cambio, surgió de una aplicación experimental llamada “AnyChat”.

Este salto imprevisto subraya el potencial sin explotar de la arquitectura de Gemini, ampliando los límites de la capacidad de la IA para manejar interacciones complejas y multimodales. Durante años, las plataformas de IA se han limitado a gestionar transmisiones de vídeo en directo o fotografías estáticas, pero nunca ambas a la vez. Con AnyChat, esa barrera se ha roto decisivamente.

“Ni siquiera el servicio pago de Gemini puede hacer esto todavía”, dice Ahsen Khaliq, líder de aprendizaje automático en Gradio y creador de AnyChat, en una entrevista exclusiva con VentureBeat. “Ahora puedes tener una conversación real con la IA mientras procesa tanto tu video en vivo como cualquier imagen que quieras compartir”.

Cómo Gemini de Google está redefiniendo silenciosamente la visión de la IA

El logro técnico detrás de la capacidad de transmisión múltiple de Gemini radica en su arquitectura neuronal avanzada, una infraestructura que AnyChat explota hábilmente para procesar múltiples entradas visuales sin sacrificar el rendimiento. Esta capacidad ya existe en la API de Gemini, pero no está disponible en las aplicaciones oficiales de Google para los usuarios finales.

Por el contrario, las demandas computacionales de muchas plataformas de IA, incluido ChatGPT, las limitan al procesamiento de un solo flujo. Por ejemplo, ChatGPT actualmente desactiva la transmisión de video en vivo cuando se carga una imagen. Incluso manejar una sola transmisión de video puede agotar los recursos, y mucho menos combinarla con el análisis de imágenes estáticas.

Las aplicaciones potenciales de este avance son tan transformadoras como inmediatas. Los estudiantes ahora pueden apuntar su cámara a un problema de cálculo mientras le muestran a Gemini un libro de texto como guía paso a paso. Los artistas pueden compartir trabajos en progreso junto con imágenes de referencia, recibiendo comentarios matizados y en tiempo real sobre la composición y la técnica.

La tecnología detrás del avance de la IA de flujo múltiple de Gemini

Lo que hace que el logro de AnyChat sea notable no es sólo la tecnología en sí, sino la forma en que elude las limitaciones del despliegue oficial de Gemini. Este avance fue posible gracias a las prestaciones especializadas de la API Gemini de Google, que permiten a AnyChat acceder a funciones que siguen ausentes en las propias plataformas de Google.

Al utilizar estos permisos ampliados, AnyChat optimiza los mecanismos de atención de Gemini para rastrear y analizar múltiples entradas visuales simultáneamente, todo mientras mantiene la coherencia conversacional. Los desarrolladores pueden replicar fácilmente esta capacidad usando unas pocas líneas de código, como lo demuestra el uso de Gradio por parte de AnyChat, una plataforma de código abierto para crear interfaces de aprendizaje automático.

Por ejemplo, los desarrolladores pueden lanzar su propia plataforma de video chat impulsada por Gemini con soporte para carga de imágenes utilizando el siguiente fragmento de código:

Esta simplicidad resalta cómo AnyChat no es solo una demostración del potencial de Gemini, sino un conjunto de herramientas para desarrolladores que buscan crear aplicaciones de IA personalizadas habilitadas para visión.

Lo que hace que el logro de AnyChat sea notable no es sólo la tecnología en sí, sino la forma en que elude las limitaciones del despliegue oficial de Gemini. Este avance fue posible gracias a asignaciones especializadas del equipo Gemini de Google, que permitieron a AnyChat acceder a funciones que permanecen ausentes en las propias plataformas de Google.

“La función de vídeo en tiempo real de Google AI Studio no puede manejar imágenes cargadas durante la transmisión”, dijo Khaliq a VentureBeat. “Ninguna otra plataforma ha implementado este tipo de procesamiento simultáneo en este momento”.

La aplicación experimental que desbloqueó las capacidades ocultas de Gemini

El éxito de AnyChat no fue un simple accidente. Los desarrolladores de la plataforma trabajaron estrechamente con la arquitectura técnica de Gemini para ampliar sus límites. Al hacerlo, revelaron un lado de Gemini que ni siquiera las herramientas oficiales de Google han explorado aún.

Este enfoque experimental permitió a AnyChat manejar transmisiones simultáneas de video en vivo e imágenes estáticas, rompiendo esencialmente la “barrera de la transmisión única”. El resultado es una plataforma que se siente más dinámica, intuitiva y capaz de manejar casos de uso del mundo real de manera mucho más efectiva que sus competidores.

Por qué el procesamiento visual simultáneo cambia las reglas del juego

Las implicaciones de las nuevas capacidades de Gemini van mucho más allá de las herramientas creativas y las interacciones casuales de IA. Imagine a un profesional médico mostrando a una IA los síntomas de un paciente en vivo y escaneos de diagnóstico históricos al mismo tiempo. Los ingenieros podían comparar el rendimiento del equipo en tiempo real con esquemas técnicos y recibir comentarios instantáneos. Los equipos de control de calidad podrían comparar la producción de la línea de producción con los estándares de referencia con una precisión y eficiencia sin precedentes.

En educación, el potencial es transformador. Los estudiantes pueden usar Gemini en tiempo real para analizar libros de texto mientras trabajan en problemas de práctica, recibiendo apoyo contextual que cierra la brecha entre entornos de aprendizaje estáticos y dinámicos. Para los artistas y diseñadores, la capacidad de mostrar múltiples aportaciones visuales simultáneamente abre nuevas vías para la colaboración y la retroalimentación creativa.

Qué significa el éxito de AnyChat para el futuro de la innovación en IA

Por ahora, AnyChat sigue siendo una plataforma de desarrollo experimental, que opera con límites de velocidad ampliados otorgados por los desarrolladores de Gemini. Sin embargo, su éxito demuestra que la visión simultánea de múltiples flujos de IA ya no es una aspiración lejana: es una realidad presente, lista para su adopción a gran escala.

La aparición de AnyChat plantea preguntas provocativas. ¿Por qué el lanzamiento oficial de Gemini no incluyó esta capacidad? ¿Es un descuido, una elección deliberada en la asignación de recursos o una indicación de que desarrolladores más pequeños y ágiles están impulsando la próxima ola de innovación?

A medida que se acelera la carrera de la IA, la lección de AnyChat es clara: es posible que los avances más significativos no siempre provengan de los crecientes laboratorios de investigación de los gigantes tecnológicos. En cambio, pueden provenir de desarrolladores independientes que ven potencial en las tecnologías existentes y se atreven a impulsarlas más.

Ahora que la innovadora arquitectura de Gemini ha demostrado ser capaz de procesar múltiples flujos, el escenario está preparado para una nueva era de aplicaciones de IA. Aún es incierto si Google incorporará esta capacidad a sus plataformas oficiales. Sin embargo, una cosa está clara: la brecha entre lo que la IA puede hacer y lo que hace oficialmente se ha vuelto mucho más interesante.

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Stephen Curry is one of the most polarizing players in NBA history. He is clearly the best three-point shooter the league has ever seen, and he deserves to be discussed among the best players in NBA history because he has won four championships with the Golden State Warriors. However, not everyone views him as a top 10 player in league history. He has never been known as an elite defensive player, and he isn’t quite the playmaker of some of his point guard peers.

Personally, I view Curry as a top five to seven player ever and the best point guard to ever walk the planet, but there is certainly an argument against that. ChatGPT gave us 10 players who have a case of having had a better career than Curry, though, so check out the gallery to see why artificial intelligence ranks these all-time greats as even better than the Warriors legend. We have also provided our own analysis on whether we agree or disagree with what ChatGPT had to say.

1. Michael Jordan

ChatGPT reasoning:

• Why: Michael Jordan’s combination of scoring, defense, leadership, and dominance in critical moments makes him the consensus greatest of all time for many. He won six championships, five MVPs, and was a 10-time scoring champion. His mental toughness, work ethic, and ability to perform in clutch moments (particularly in the NBA Finals) are unmatched.
• Better Than Curry: Jordan’s defensive prowess, complete offensive game, and six titles outshine Curry’s individual accolades.

Did ChatGPT get it right? Michael Jordan is the greatest player in NBA history, so ChatGPT was correct in justifying him as being better than Stephen Curry. Jordan has an edge on Curry in championships (six to Curry’s four), defense (Jordan was a Defensive Player of the Year and the all-time leader in First-Team All-Defensive nods), and as a scorer in every aspect except for three-point shooting.

While you may see arguments on the internet for Curry ranking above most of the rest of the players on this list, you won’t see many taking Curry above Jordan. Jordan did it all, ranking as both one of the best defensive and offensive players ever. His athleticism was unmatched, and he is the greatest scorer to ever walk the planet.

2. LeBron James

ChatGPT reasoning:

• Why: LeBron is often viewed as the most complete player to ever play the game. His combination of size, athleticism, basketball IQ, and versatility allows him to impact every aspect of the game. He’s won four championships, four MVPs, and has been a dominant force for nearly two decades.
• Better Than Curry: LeBron’s ability to affect the game in all areas — scoring, passing, rebounding, and defense — gives him a broader influence than Curry, despite Curry’s shooting dominance.

Did ChatGPT get it right? LeBron James and Stephen Curry often clashed in the NBA Finals, with Curry actually often ending up on top in the iconic rivalry. Curry’s Warriors bested James’ Cleveland Cavaliers in three of the four championship series that they matched up in.

Even so, James still has had the better overall career. Both players are still going strong, but James has double the All-Star nods (20) and MVP trophies (four). He even has the same amount of championship rings (four). Not to mention, when he did beat Curry in the Finals, it was in iconic fashion. James’ 3-1 comeback will go down as arguably the greatest NBA Finals series ever.

Curry is best known for shooting, but James happens to be in the top 10 in three-point makes in his own right. He has Curry bested in almost every other facet of basketball, too. Thanks to his incredible versatility, James is also a great rebounder and an elite playmaker, and he has unmatched basketball IQ, too.

3. Kareem Abdul-Jabbar

ChatGPT reasoning:

• Why: Kareem is the NBA’s all-time leading scorer, with six MVPs (most in NBA history) and six championships. His unstoppable skyhook, elite defense, and longevity make him one of the greatest players ever.
• Better Than Curry: Kareem’s dominance as a center and his impact on both ends of the floor, combined with his long career, places him ahead of Curry.

Did ChatGPT get it right? Stephen Curry certainly revolutionized the point guard position and the game of basketball as a whole, but back in Kareem Abdul-Jabbar’s day, centers were the focal points of NBA organizations. The big man formerly known as Lew Alcindor was the best of the best, too.

After completing arguably the best college basketball career ever, Abdul-Jabbar went on to win the most MVP trophies (six) in league history. He won six championships as well, in addition to 19 earning All-Star appearances. Abdul-Jabbar’s skyhook was arguably the most unguardable signature shot in league history, and he was a force on the defensive end, too. Long before deep Curry heaves filled basketball highlight reels, Abdul-Jabbar was the NBA’s biggest source of entertainment, and he deserves to be credited as a top three or four NBA player ever. In fact, a select few even call him the G.O.A.T.

Note: It is worth noting that ChatGPT was wrong about Abdul-Jabbar being the NBA’s all-time leading scorer. While he owned that record for decades, LeBron James has since surpassed him.

4. Magic Johnson

ChatGPT reasoning:

• Why: Magic is widely regarded as the greatest point guard in NBA history. His ability to run an offense, vision, and leadership helped the Lakers win five championships in the 1980s. He revolutionized the point guard position with his 6’9″ frame and playmaking skills.
• Better Than Curry: Magic’s playmaking and leadership were more impactful in terms of team success, especially in the 1980s. Curry’s shooting revolutionized the game, but Magic’s leadership and ability to orchestrate a dynasty give him the edge.

Did ChatGPT get it right? You will see even more debates about who the best point guard ever is over debates on where Stephen Curry ranks all-time regardless of position. Of all five NBA positions, the Stephen Curry vs. Magic Johnson debate at point guard is the most controversial topic.

Luckily, you really can’t go wrong with either. Johnson is arguably the best playmaker/passer ever, whereas Curry is clearly the best shooter we’ve ever seen. They both dominated their respective eras with a flashy, never-before-seen style of play, and they won a lot of championships in the process.

Curry gets the slight edge over Johnson in our opinion, but that might even be considered a hot take. The Showtime Lakers were vital for popularizing basketball at the professional level, but Curry really changed the way the sport is played. He hasn’t shown any signs of slowing down, either, whereas Johnson’s career was prematurely ended because of an HIV diagnosis.

5. Bill Russell

ChatGPT reasoning:

• Why: Bill Russell’s 11 championships in 13 seasons is a feat that has never been duplicated, and his defensive prowess, shot-blocking, and rebounding were key to the Boston Celtics’ dominance in the 1950s and 60s.
• Better Than Curry: Russell’s impact on defense and winning championships is unparalleled. While Curry is more dynamic offensively, Russell’s defensive legacy and leadership in winning titles place him above Curry in this comparison.

Did ChatGPT get it right? Comparing old school players to modern day superstars is never easy. Bill Russell’s resume is much greater than Stephen Curry’s, as the Boston Celtics legend has 11 championships and five MVPs to his name. However, he played during a time where there were only eight other teams in the league.

Curry, meanwhile, was going toe-to-toe with seven-footers and freakish athletes like LeBron James, and he usually got the best of them despite standing 6-foot-2 and weighing 185 pounds, too. Russell’s impact on the league and dominance during his time cannot be overstated. However, no one during his time would dream of doing the things that Curry can do on a basketball court. From dribble combinations that leave defenders on the floor to shots from nearly half-court that leave fans jaws dropped, Curry’s skill level is so advanced in comparison to what Russell’s was that we have to give the point guard an edge and disagree with ChatGPT here.

6. Wilt Chamberlain

ChatGPT reasoning:

• Why: Wilt Chamberlain is one of the most dominant forces the game has ever seen. He holds the record for the most points scored in a single game (100) and led the league in scoring and rebounding multiple seasons. He won two championships and was a four-time MVP.
• Better Than Curry: Wilt’s physical dominance and statistical achievements dwarf Curry’s individual records. Though Curry revolutionized the game with his shooting, Chamberlain’s raw impact and efficiency on both ends place him ahead.

Did ChatGPT get it right? Like Bill Russell, Wilt Chamberlain played in the NBA’s early days, so a lot of the reasons we have Curry ahead of Russell are valid for having the Davidson product above Chamberlain, too. Chamberlain didn’t have the championship success of Russell (or Curry), but no one put up numbers like he did.

Even so, Curry’s statistics are more than impressive in his own right. His 3,878 three-point makes are the most ever, and his 91% efficiency from the charity stripe is the best ever, too. All in all, Curry has at least 15 different shooting records to call his own.

7. Larry Bird

ChatGPT reasoning:

• Why: Larry Bird was one of the most complete players of all time. A three-time champion and two-time Finals MVP, Bird combined elite shooting with incredible basketball IQ, passing, and defense. His rivalry with Magic Johnson helped elevate the NBA to new heights in the 1980s.
• Better Than Curry Bird’s all-around game, versatility, and mental toughness give him an edge over Curry. Bird was a more complete player in terms of scoring, rebounding, and playmaking, which gave him a broader impact on games.

Did ChatGPT get it right?: Before there was Curry, Larry Bird was the uber-efficient shooter with unmatched touch on his jumper. Because of that, these two should rank super close on all-time rankings. Bird was the first 50-40-90 club member ever, and Curry followed suit in 2016.

They are also both multi-time winners of the three-point contest. Additionally, despite both being known for shooting, both don’t get nearly the credit that they deserve as passers or on defense. Curry has led the league in steals before, and Bird has been a Second-Team All-Defensive member before.

Curry has four championships to Bird’s three, but Bird has a one-trophy lead with three MVPs. The lifelong Warrior has only made the All-NBA First-Team four times in comparison to Bird’s nine, though, which means the small forward might have an edge on Curry in all-time discussions.

8. Shaquille O’Neal

ChatGPT reasoning:

• Why: Shaq was arguably the most dominant physical force the NBA has ever seen. His combination of size, skill, and power was unparalleled, leading to four NBA championships and one of the most dominant stretches in NBA history during the early 2000s.
• Better Than Curry: Shaq’s dominance in the paint and his ability to take over games on both ends of the floor gives him a greater all-around impact compared to Curry’s outside shooting.

Did ChatGPT get it right? When you think of what a basketball player should look like, a physically imposing player of Shaquille O’Neal’s stature might come to mind. That is what makes Stephen Curry so special, though, as he dominated despite being below average size for an NBA player.

Both O’Neal and Curry won four championships, but Curry won the MVP award twice in comparison to O’Neal’s one time being voted as the best player in the league. Additionally, a lot of people respect that Curry has never left the team that drafted him. Whereas O’Neal suited up for six different teams during his career.

Then again, O’Neal, like Bird, has Curry beat in a big way with First-Team All-NBA nods, as The Diesel was elected to that team eight times. Again, this battle is close, so we can see why ChatGPT likes O’Neal more than Curry. Curry certainly has a case over O’Neal, though.

9. Tim Duncan

ChatGPT reasoning:

• Why: Tim Duncan was the cornerstone of the San Antonio Spurs’ dynasty, winning five championships and two MVPs. His ability to dominate both offensively and defensively in a quiet, efficient manner made him one of the most complete players in NBA history.
• Better Than Curry: Duncan’s consistency, leadership, and defensive presence make him a more well-rounded player than Curry, whose game is more limited to perimeter shooting.

Did ChatGPT get it right? Stephen Curry is the ultimate flashy player, while Tim Duncan was known as The Big Fundamental. While their styles were completely different, they both founds tons of success and led arguably the two best dynasties of the 21st century.

Duncan’s laid-back attitude and style of play probably led to him being underrated. After all, he certainly deserves to have at least one Defensive Player of the Year to his name. Curry did rack up impressive accolades, though, none more impressive than when he became the only unanimous MVP ever. Because of that, we think ChatGPT was wrong in ranking Duncan above Curry.

10. Kobe Bryant

ChatGPT reasoning:

• Why: Kobe Bryant’s skillset and mentality were unmatched. He won five championships, two Finals MVPs, and was a 15-time All-NBA player. Bryant’s scoring ability, footwork, and competitive spirit made him one of the greatest of all time.
• Better Than Curry: While Curry’s shooting is unparalleled, Kobe’s overall offensive game (including post moves, mid-range shooting, and ability to create shots) and his mentality put him ahead. Kobe also had stronger defensive credentials.

Did ChatGPT get it right? We did another article asking ChatGPT about 10 players who are better than Kobe Bryant, and Stephen Curry did not make that list. Bryant is here on Curry’s list, though. Bryant is the closest thing we’ve had to Michael Jordan, and he deserves to be discussed amongst the very best players in NBA history.

Kobe did whatever it took to win, and it was obvious when looking at his Mamba mentality. Bryant wasn’t the three-point shooter of Curry, but he certainly expanded on that part of his game more than the player he modeled his game after (Jordan). Like Jordan, though, he stands above the rest of the NBA in terms of mid-range shooting, above-the-rim finishing, and point-of-attack defense.

Curry and Bryant find themselves in a weird place when discussing championships. Bryant was the second option to Shaquille O’Neal for three of his five championships, while Curry was arguably the number two to Kevin Durant for two of his four championships. Both players were clearly the top dog the two other times they won the NBA Finals. They should be close in all-time rankings, but we are okay with Bryant having a slight edge over Curry.