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¿Esperando que ChatGPT mejore? Es posible que esté esperando un poco, este es el motivo

Published

5 meses ago

14 enero, 2025

Sergio Villanueva

Resumen

La cadencia de lanzamiento de ChatGPT se está desacelerando y avanza hacia actualizaciones anuales.
La tecnología de transformadores y los rendimientos decrecientes están provocando que el desarrollo de LLM se ralentice.
La falta de datos de entrenamiento y modelos de ganancias inciertos desafían el futuro de proyectos de inteligencia artificial como ChatGPT.

ChatGPT cambió la forma en que muchas personas en todo el mundo viven y trabajan, pero aquellos que están atentos a la cadencia de los modelos han notado que últimamente se ha ralentizado. ¿Qué está pasando con el desarrollo de LLM? ¿Nos dirigimos hacia una era oscura de la IA en 2025 y más allá?

ChatGPT: una línea de tiempo

Cuando OpenAI lanzó su primer modelo público, ChatGPT 3.5, en noviembre de 2022, arrasó en las industrias de búsqueda y de inteligencia artificial. Hasta el lanzamiento de Meta Threads en 2023, ChatGPT era la aplicación de más rápido crecimiento de todos los tiempos, añadiendo 100 millones de usuarios a su lista en menos de tres meses.

Desde entonces, la compañía ha pasado de una cadencia de aproximadamente seis meses entre nuevos modelos a, en cambio, avanzar hacia actualizaciones anuales. Si bien pasaron solo cinco meses entre el lanzamiento de ChatGPT 3.5 y ChatGPT 4.0, ChatGPT o1 tardó desde marzo de 2023 hasta diciembre de 2024 en lanzarse después de eso.

Dado que o3 carece de una fecha de lanzamiento firme, no se sabe realmente cuándo veremos el próximo gran modelo de OpenAI. Algunos de los primeros probadores ya han conseguido la versión beta, pero eso no da mucha señal sobre cuándo podemos esperar que la próxima evolución en LLM llegue a las PC públicas. Entonces, ¿cuáles son algunas de las razones por las que el desarrollo de LLM ha comenzado a desacelerarse? ¿La inversión del mundo tecnológico pagará dividendos al final?

Autobots, despliegue

Los transformadores son la tecnología fundamental que transformó por primera vez (a falta de un término mejor) la industria de la IA, a partir de 2017. Al utilizar la arquitectura CUDA dentro de las GPU como una plataforma informática total en lugar de solo renderización de imágenes, los transformadores pueden convertir incluso las aplicaciones más Tarjetas gráficas básicas en procesadores compatibles con IA.

Pero si bien muchos de los primeros modelos de modelos de lenguaje grande (LLM) y sus entradas de tokens más pequeños pudieron aprovechar más la arquitectura CUDA, últimamente hemos visto rendimientos decrecientes. Como una versión acelerada de la Ley de Moore, que sin duda es una simplificación drástica de la tecnología al servicio de la brevedad, las GPU han comenzado a alcanzar su punto máximo en rendimiento de IA a pesar de una mayor inversión en densidad de transistores y especificaciones de VRAM año tras año.

Incluso el discurso de apertura de Nvidia en el CES de este año fue recibido con reacciones tibias, ya que quedó claro que ya hemos llegado a la fase “evolutiva” del hardware de IA, en lugar de los saltos “revolucionarios” que algunos esperaban dada la trayectoria de los últimos años.

Justin Duino / Cómo hacerlo Geek

Todavía no estamos tan cerca del punto de llevar el hardware de IA basado en GPU a su límite físico teórico como lo estamos con algunas CPU clásicas. (Nota: esto no incluye los enfoques más nuevos basados en 3D). Sin embargo, los principales avances que hemos visto en los últimos cinco años en GPU y el soporte de arquitecturas de transformadores están comenzando a ralentizarse, en lugar del sprint que algunos En la industria esperaban una informática clásica entre los años 1980 y principios de los años 2000.

Raspar el fondo del barril

Otro obstáculo importante al que se enfrentan muchas empresas de LLM en este momento, incluida OpenAI con ChatGPT, es la falta de datos de capacitación. Como todos los LLM respaldados por FAANG (Gemini, Claude y ChatGPT) ya han absorbido y capacitado en lo que efectivamente podría considerarse la totalidad de la información pública disponible en la web abierta, las empresas se están topando con una pared de ladrillos de entrada a salida. regresa.

Sin muchos datos nuevos para entrenar la próxima generación de modelos, algunos desarrolladores han recurrido a lo que se conoce como modelo de entrenamiento “recursivo”. En estos casos, la IA se utiliza para entrenar la IA, pero los resultados han sido, en el mejor de los casos, heterogéneos. Si bien los conceptos y tareas más simples se pueden entrenar de forma recursiva, lograr resultados mayores que los observados con una IA entrenada con resultados humanos es un problema de alucinación. Si antes pensaba que las IA podían alucinar, intente alimentar una IA con otra IA y vea qué tipo de resultados regresan. En definitiva, una parte nada despreciable se recupera sobre el terreno.

La carrera por la supremacía de la IA y el LLM ha alimentado un montón de dinero que se vierte en la industria, que ascenderá a un total de más de 1 billón de dólares en los próximos años, según lo pronosticado por un análisis reciente de Goldman Sachs. Sin embargo, incluso con todo ese dinero disponible, el costo hundido de capacitar y mantener un LLM como ChatGPT todavía está buscando un canal de ganancias para mantener las luces encendidas.

La capacitación, el funcionamiento y las solicitudes de extracción de los LLM cuestan una cantidad considerable más que la búsqueda estándar de Google. Algunas estimaciones sugieren que una solicitud de ChatGPT podría utilizar diez veces los requisitos de cómputo y energía de una consulta de Google, aunque las cifras reales son un secreto bien guardado por OpenAI. Hasta hace poco, todos los principales actores de FAANG se acercaron a la IA con el manual operativo estándar: “1. Invierta más efectivo de capital de riesgo que sus competidores 2. Capture la mayor participación de mercado posible 3. ??? 4. Ganancias”.

Pero el mundo de la IA es todo menos estándar. Como los costos de computación, no por casualidad, se han disparado junto con el precio de las acciones de Nvidia, el modelo de ganancias real para recuperar esos costos todavía parece, en el mejor de los casos, confuso.

ChatGPT cobra $20 por mes por el acceso a sus modelos más avanzados y recientes. Pero incluso con sus 11 millones de suscriptores de pago, según un informe de The Information que cita al director de operaciones de OpenAI, OpenAI todavía está considerando nuevos niveles de suscripción para LLM más avanzados que podrían alcanzar hasta $2,000 por mes, dependiendo de la capacidad.

Este problema se agrava aún más por la disminución de los rendimientos de los resultados. A medida que muchas personas llegan al punto de que los modelos gratuitos como ChatGPT 4o son “lo suficientemente buenos” para lo que necesitan (por supuesto, “suficiente” es una experiencia subjetiva para cada usuario y su caso de uso), el atractivo de la suscripción mensual pierde su valor. Este temor a una posible pérdida de capital ha llevado a una desaceleración de la inversión en IA en comparación con años anteriores, lo que significa una desaceleración del desarrollo en especie.

¿Cuándo dará ChatGPT su próximo salto?

Mientras ChatGPT se prepara para el lanzamiento de su modelo o3, los analistas de la industria esperan que pueda ser el único lanzamiento público nuevo que veremos de OpenAI en todo 2025. Muchos están felices de que se demuestre que están equivocados, pero dados los problemas mencionados anteriormente, parece más probable cada día.

Pero, en última instancia, ¿es eso algo tan malo? Como muestra la tabla de clasificación de Chatbot Arena, las iteraciones de modelos que antes solo tardaban meses en saltar cientos de puntos entre lanzamientos apenas han avanzado más de unas pocas docenas en más de un año. Estamos alcanzando la cima de lo que los LLM son capaces de hacer incluso en sus entornos de mayor rendimiento, y si bien las aplicaciones corporativas escaladas todavía están listas para ser seleccionadas, lo que un LLM puede hacer por el usuario promedio parece estar acercándose poco a poco a su límite teórico.

Entonces, ¿cuándo tendrás en tus manos la próxima versión de ChatGPT? Sólo el tiempo lo dirá. Pero, mientras esperamos, modelos como ChatGPT o1 y 4o siguen siendo muy potentes para manejar la preparación de una lista de compras ordenada por pasillos, ayudándote a recordar en qué libro leíste una cita específica o lo que quieras usar tu chatbot favorito para la mayoría. a menudo.

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AI Marketing Pioneer lanza la primera agencia de visibilidad de chatgpt

Published

5 horas ago

4 junio, 2025

Sergio Villanueva

Construido especialmente para satisfacer la creciente demanda de exposición confiable en ChatGPT, Géminis, Claude, Grok y otras plataformas líderes de IA

WILMINGTON, Del., 04 de junio de 2025 (Globe Newswire) – Onfolio Holdings Inc. (NASDAQ: ONFO, ONFOW) (OTC: ONFOP) (“Onfolio” o la “Compañía”) anunció hoy el lanzamiento de PACE Generative LLC, una Optimización de la Optimización Generativa de Motores (GEO) creado para ayudar a las marcas de Help en AI -General. Descubrimiento y construcción de confianza.

A medida que los asistentes de IA comienzan a reemplazar los motores de búsqueda tradicionales como la forma principal en que las personas descubren y evalúan los servicios, GEO se ha convertido en una estrategia de misión crítica. Asegura que las ideas y la autoridad de una marca estén integrados en las respuestas entregadas por las herramientas de IA, posicionando a las empresas en el punto de la toma de decisiones, no solo después del hecho.

La optimización generativa de motores (GEO) ayuda a las empresas a formar parte de las plataformas de IA de respuestas generadas, al incorporar su experiencia directamente en respuestas conversacionales en tiempo real.

Cuando un usuario le pregunta a un asistente de IA, “¿Quién es el principal cirujano cosmético cerca de mí?”, “¿En qué empresa de gestión de patrimonio debería confiar con mi cartera?”, O “¿Qué abogado de planificación patrimonial tiene más experiencia en mi área?”, Geo ayuda a determinar qué negocios se citan en la respuesta. Estos momentos a menudo dan forma a las decisiones de alto valor, antes de que se consulte un motor de búsqueda. Por ejemplo, un bufete de abogados que aparece en la respuesta de Chatgpt a “Mejor abogado de bienes en Miami” podría ganar confianza y consideración inmediatas mucho antes de que un cliente potencial vea sitios web competidores.

El descubrimiento impulsado por la IA se está acelerando. Un estudio reciente de la Universidad de Elon encontró que 52% De nosotros, los adultos ya usan herramientas de IA como Chatgpt, Gemini, Claude, Grok y Copilot. ChatGPT solo ahora atiende a 400 millones de usuarios activos semanales en todo el mundo, incluidos casi 68 millones en los EE. UU. Con plataformas como la perplejidad que ganan tracción, los asistentes de IA se están convirtiendo en la fuente predeterminada de respuestas confiables en tiempo real. Según McKinsey, la IA generativa podría agregar tanto como $ 4.4 billones en valor económico anual, con marketing y ventas entre los sectores más afectados directamente.

Este cambio está transformando cómo se descubren, evalúan y elegidos las marcas.

A medida que la búsqueda tradicional se convierte en un respaldo en lugar del punto de partida, GEO se ha convertido en una estrategia crítica para la relevancia. A diferencia del SEO, que ayuda a los sitios web a clasificarse en los resultados de búsqueda, GEO garantiza que las ideas, la autoridad y las ofertas de una marca se integren directamente en respuestas generadas por IA.

SEO gana clics. Geo gana confianza, haciendo que las marcas sean parte de la respuesta, no solo parte de los resultados. Los motores de búsqueda de hoy envían usuarios a los sitios web. Las plataformas AI entregan la respuesta en sí. Si una marca no se cita, puede ser invisible en el momento de la decisión.

Onfolio aporta una experiencia profunda en SEO, después de haber dirigido campañas exitosas en múltiples agencias e industrias. Con una base sólida en estrategia de contenido, optimización técnica y publicación de rendimiento, la compañía ahora está aplicando esa experiencia a la próxima era de visibilidad en línea: GEO.

El lanzamiento de Pace Generative marca una evolución estratégica. Construido especialmente para la era de la IA, con marcos patentados, sistemas escalables y procesos especializados diseñados para ayudar a las marcas a ser reconocidas y citadas por las plataformas AI.

Nuestros servicios principales están diseñados para ayudar a las marcas a convertirse en parte de las plataformas de IA de respuestas entregados y no solo a competir por la colocación en resultados de búsqueda abarrotados:

Creación de contenido impulsada por la preguntaElaboramos contenido autorizado; Artículos, guías, preguntas frecuentes, que refleja cómo las personas reales hacen preguntas en herramientas como ChatGPT y Gemini.
Estructura del sitio optimizada AI-AIOrganizamos sitios web para que los modelos de IA puedan comprender, acceder y obtener información clave de referencia fácilmente, asegurando que no se pase por alto una experiencia importante.
Alineación de idiomas y temasAlineamos mensajes con los términos y temas Las plataformas de IA se asocian con la credibilidad, posicionando el contenido que se citará con precisión y con confianza.
Publicación y distribución estratégicaPublicamos y distribuimos contenido en formatos, canales y plazos que indican que la confianza mejore la probabilidad de ser incluida en las respuestas generadas por IA.

Estos servicios mejoran las posibilidades de que aparezca una marca en el momento en que un cliente solicita una recomendación confiable y ayudará a posicionar esa marca como parte de la conversación de toma de decisiones.

“La IA es donde se toman decisiones”, dijo Dominic Wells, CEO de Onfolio Holdings Inc. “Si una marca no es parte de las respuestas, no está en el mercado. Geo no es solo la próxima evolución de la búsqueda, es el nuevo estándar para ser encontrado”.

PACE Generative está construido para empresas y profesionales en industrias donde la confianza, la experiencia y el tiempo impulsan las decisiones de los clientes, incluidas la atención médica, las finanzas, la ley, la educación, la consultoría, los servicios B2B y los mercados de consumo de alta gama.

Onfolio anticipa una fuerte demanda de servicio GEO de Pace Generative a medida que más organizaciones adaptan sus estrategias de marketing para la visibilidad nativa de AI.

A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando cómo el mundo busca y selecciona soluciones, Pace Generative está ayudando a las compañías a visión de futuro a liderar las conversaciones con IA que definen a los líderes del mercado del mañana.

Para obtener más información, visite www.pacegenerative.com o comuníquese con Mike a mike@pacegenerative.com.

Acerca de Onfolio Holdings Inc.

Onfolio adquiere, opera y escala una cartera diversificada de compañías digitales. La compañía se centra en las empresas con fuertes flujos de efectivo, un potencial de crecimiento a largo plazo y un liderazgo experimentado, o en aquellos que pueden ser administrados efectivamente por el equipo interno de Onfolio. Al atacar a las empresas poco optimizadas con potencial sin explotar, Onfolio agrega valor a través de la experiencia operativa, la orientación estratégica y las tecnologías avanzadas. Para más información, visite www.onfolio.com.

Declaración de puerto seguro

La información publicada en este lanzamiento puede contener declaraciones prospectivas en el sentido de la Ley de Reforma de Litigios de Valores Privados de 1995. Puede identificar estas declaraciones mediante el uso de las palabras “mayo”, “deberá”, “debería”, “planes”, “explora,” espera, “anticipa”, “continúa”, “estima”, “proyectos”, “” y expresan “y expresiones similares. Ejemplos de declaraciones prospectivas incluyen, entre otras, las declaraciones que hacemos con respecto a los resultados operativos esperados, como el crecimiento de los ingresos y las ganancias, y la estrategia para el crecimiento y los resultados financieros. Las declaraciones prospectivas no son hechos históricos ni garantías de rendimiento futuro. En cambio, se basan solo en nuestras creencias, expectativas y supuestos actuales con respecto al futuro de nuestro negocio, planes y estrategias futuras, proyecciones, eventos y tendencias anticipadas, la economía y otras condiciones futuras. Debido a que las declaraciones prospectivas se relacionan con el futuro, están sujetas a incertidumbres, riesgos y cambios inherentes en las circunstancias que son difíciles de predecir y muchas de las cuales están fuera de nuestro control. Nuestros resultados reales y la condición financiera pueden diferir materialmente de los indicados en las declaraciones prospectivas. Por lo tanto, no debe confiar en ninguna de estas declaraciones prospectivas. Los factores importantes que podrían causar que nuestros resultados reales y la condición financiera difieran materialmente de los indicados en las declaraciones prospectivas incluyen, entre otros, los siguientes: condiciones económicas y comerciales generales, efectos de los continuos disturbios geopolíticos y conflictos regionales, la competencia, los cambios en la tecnología y los métodos de marketing, retrasos en completar los nuevos ofertas de los clientes, los cambios en los patrones de pedidos de los clientes, los cambios en la mezcla de la oferta continua, el éxito continuo en las tecnologías y las tecnologías de las tecnologías, los asuntos de los problemas de los clientes, los cambios en los problemas de los cambios, los cambios en los problemas de los problemas, los cambios en los problemas de los problemas de los problemas con los asuntos de los problemas. Proveedores, esos eventos y factores descritos por nosotros en el ítem 1. Un “factores de riesgo” en nuestro Formulario 10-K más reciente y otros riesgos a los que está sujeto nuestra empresa, y varios otros factores más allá del control de la empresa. Cualquier declaración prospectiva hecha por nosotros en este comunicado de prensa se basa solo en la información que actualmente está disponible para nosotros y habla solo a partir de la fecha en que se realiza. No asumimos la obligación de actualizar públicamente ninguna declaración prospectiva, ya sea escrita o oral, que pueda hacerse de vez en cuando, ya sea como resultado de nueva información, desarrollos futuros o de otra manera.

Contacto de la empresa:
Comunicaciones de los inversores
Onfolio Holdings Inc.
Inversors@onfolio.com

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5 Informe de la generación de imágenes Chatgpt que me volaron

Published

10 horas ago

4 junio, 2025

Sergio Villanueva

ChatGPT se ha convertido silenciosamente en una fuerza formidable en la generación de imágenes de IA, y la mayoría de las personas no se dieron cuenta. Mientras que todos siguen debatiendo Midjourney vs Dall-E, Operai ha convertido a Chatgpt en una potencia creativa que rivaliza y, a menudo, supera a Gemini, Leonardo e Ideogram.

Me sorprendió realmente lo buena generación de imágenes de Chatgpt. Lo que comenzó como experimentación casual se convirtió rápidamente en asombro cuando los resultados fueron prácticamente indistinguibles de las fotos reales. El verdadero atractivo es cómo no hay necesidad de la jerga más técnica que necesita al solicitar otras herramientas de imagen de IA.

Después de alguna prueba y error, estas cinco indicaciones demuestran exactamente cuán poderoso se ha vuelto este chatbot de IA y por qué merece una consideración seria si se pregunta a qué generador de imágenes AI ir.

¿Puedes generar imágenes en chatgpt de forma gratuita?

(Imagen: © Shutterstock)

Sí, la generación de imágenes de ChatGPT es gratuita. Puede crear imágenes a través de la interfaz ChatGPT estándar sin actualizar a un plan pagado.

A diferencia de otras herramientas de imagen de IA que cobran por imagen o requieren suscripciones mensuales, ChatGPT no impone límites de uso o costos adicionales para la generación de imágenes. Los usuarios gratuitos pueden experimentar tiempos de respuesta más lentos durante los períodos ocupados, pero la funcionalidad central sigue siendo accesible sin pago.

Este acceso libre facilita el experimento con diferentes indicaciones y generar múltiples variaciones del mismo concepto sin preocuparse por los costos. Simplemente inicie sesión en chatgpt en su navegador o aplicación y estará listo para comenzar.

1. Tiro en la cabeza profesional

(Imagen: © chatgpt)

Una de las pruebas más grandes para cualquier generador de imágenes AI es crear caras humanas realistas que no caen en el extraño valle. Chatgpt se destaca en este desafío, produciendo retratos con texturas de piel naturales, expresiones auténticas e iluminación adecuada que imita la fotografía profesional.

Usé el siguiente mensaje: “Cree un tiro en la cabeza profesional de una mujer de 35 años con el cabello Auburn hasta los hombros y los ojos verdes, sentados en una oficina moderna con una suave iluminación natural desde una gran ventana. Lleva una chaqueta azul marino sobre una blusa blanca, mirando directamente la cámara con una expresión segura pero accesible. El fondo debe estar ligeramente borrosa con tonos de madera cálidos y plantas visibles”. “.”.

Un aviso como este funciona bien porque combina detalles específicos con descripciones atmosféricas, probando la capacidad de ChatGPT para manejar las características faciales, la iluminación natural y el contexto ambiental simultáneamente mientras mantiene la calidad fotorrealista.

2. Diseño caprichoso de personajes

(Imagen: © chatgpt)

A veces, la mejor manera de probar las capacidades creativas de una IA es con algo completamente inesperado. Chatgpt brilla cuando se trata de escenarios imaginativos que requieren habilidad técnica y interpretación creativa, convirtiendo conceptos simples en imágenes encantadoras y bien ejecutadas.

Prueba un mensaje como: “Cree una imagen de un pato con un sombrero de paja”.

El resultado demuestra una atención impresionante al detalle: desde el patrón de tejido de la paja hasta la textura natural de las plumas del pato, además de la forma en que parece que en realidad es agotador el sombrero.

3. Fotografía de productos

(Imagen: © chatgpt)

La creación de imágenes de productos convincentes generalmente requiere equipos costosos, configuraciones de estudio y habilidades de fotografía profesional.

Con el propósito de probar las capacidades de ChatGPT, quería ver cómo maneja las imágenes de estilo comercial, no para reemplazar a los fotógrafos profesionales, por supuesto, sino para comprender los límites actuales de la tecnología.

Aquí está el aviso utilizado: “Cree una elegante toma de productos de auriculares inalámbricos minimalistas en una superficie de mármol con sombras suaves y iluminación de estudio profesional”.

Un aviso como este funciona bien porque prueba la comprensión de los fondos limpios de ChatGPT, la iluminación adecuada, la colocación de sombras y el tipo de estética pulida que hace que los productos se vean premium y deseables.

Los auriculares ChatGPT generados realmente se parecen a mi par actual de Sennheiser’s, que se sumó a la sensación realista.

4. Paisajes dinámicos

(Imagen: © chatgpt)

Capturar la energía cruda de la naturaleza en movimiento es uno de los mayores desafíos de la fotografía. Me sorprendió que el enfoque de Chatgpt para la generación del paisaje fuera más allá del paisaje estático para crear una imagen con un dinamismo genuino.

Aquí está el aviso: “Genere una costa robusta a la hora dorada con olas que se estrellan contra rocas oscuras y aves marinas en vuelo”.

Un aviso como este funciona bien porque hace malabares con múltiples elementos móviles: olas, aves voladoras e iluminación atmosférica, todo trabajando juntos armoniosamente. Lo que más me sorprendió sobre el resultado fue la energía genuina capturada en la escena, particularmente la turbulencia espumosa de las olas que se rompen y las aves se elevan por encima.

Es una de las primeras veces que he mirado el arte generado por la IA y sentí que tenía algo casi parecido al alma. Hizo un buen trabajo capturando el espíritu indomable de la costa, en lugar de parecer una imitación barata. Tengo que felicitar a Chatgpt por eso.

5. Styling y textura de la comida

(Imagen: © Guía de Tom)

Las indicaciones simples pueden producir resultados impresionantes cuando ChatGPT comprende los fundamentos de la presentación de alimentos. El desafío con los postres radica en capturar texturas y capas que parecen realistas y apetitosas.

Para esto usé: “Cree un tiramisú colocado de manera atractiva en un plato con un tenedor a su lado”.

Un aviso como este funciona bien porque prueba la capacidad de Chatgpt para representar las capas distintas de tiramisú. Las mariquitas empapadas de café que se alternan con mascarpone cremosa, la textura de esponja aireada y ese polvo de cacao en polvo en la parte superior.

El resultado muestra una definición clara entre cada capa y captura la textura ligera y esponjosa que hace que el tiramisú sea tan distintivo.

Ahora que ha aprendido las 5 indicaciones de generación de imágenes ChatGPT que me sorprendieron, ¿por qué no echar un vistazo a nuestros otros artículos útiles de IA?

Echa un vistazo a ChatGPT ha agregado una biblioteca de imágenes: aquí le mostramos cómo usarla y cómo hacer GIF usando chatgpt.

Y, si desea mantener sus datos en privado en ChatGPT optando por no recibir capacitación, lo tenemos cubierto.

Más de la guía de Tom

Volver a MacBook Air

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El generador de video Veo 3 AI de Gemini está a solo un paso de diezmar la verdad en Internet

Published

15 horas ago

4 junio, 2025

Sergio Villanueva

Recientemente probé Google Géminis Modelo de generación de videos más nuevo y muy publicitado, VEO 3. Parte del extremadamente costoso plan AI Ultra de Gemini de $ 250 por mes, VEO 3 puede hacer pequeños objetos finamente detallados, finamente detallados, como cebollas picadasen movimiento y crear audio acompañante y realista. No es perfecto, pero con una calibración rápida cuidadosa y suficientes generaciones, puede crear algo indistinguible, de un vistazo, de la realidad.

Sí, esta es una nueva tecnología fresca, profundamente impresionante. Pero también es mucho más que eso. Podría significar la final de la muerte final de la verdad en Internet. Veo 3 ya plantea una gran amenaza como es, pero solo una actualización menor revolucionará la creación de Deepfake, el acoso en línea y la propagación de la información errónea.

Una vez que Veo 3 obtiene la función de carga de la imagen, todo ha terminado

Para todas las actualizaciones que el modelo VEO 3 tiene sobre su predecesor, VEO 2, actualmente le falta una característica clave: la capacidad de generar videos basados en imágenes que sube.

Con Veo 2, puedo subir una foto mía, por ejemplo, y hacer que genere un video de mí trabajando en mi computadora. Teniendo en cuenta que Veo 2 y la herramienta de animación de IA de Google, Whisk, ambos admiten esta funcionalidad, parece inevitable que Veo 3 lo obtenga eventualmente. (Le preguntamos a Google si planea agregar esta función y actualizará este artículo con su respuesta). Esto significaría que cualquiera podrá generar videos realistas de personas que conocen y decir cosas que nunca tienen y probablemente nunca lo harían.

https://www.youtube.com/watch?v=qynj3qj5qjq

Las implicaciones son obvias en una era en la que los clips de autenticidad dudosa se extienden como incendios forestales en las redes sociales todos los días. ¿No te gusta tu jefe? Envíe un clip a HR de ellos haciendo algo inapropiado. ¿Quieres difundir noticias falsas? Publique una conferencia de prensa falsa en Facebook. ¿Odias a tu ex? Generalos haciendo algo indecoroso y envíelo a toda su familia. Los únicos límites reales son tu imaginación y tu moralidad.

Si generar un video con audio de una persona real toma solo unos pocos clics y no cuesta mucho (ni nada), ¿cuántas personas abusarán de esa característica? Incluso si es solo una pequeña minoría de usuarios, eso todavía suma mucho potencial para el caos.

Google no se toma en serio la moderación

Como es de esperar, Google impone algunas limitaciones en lo que puede y no puede hacer con Gemini. Sin embargo, la compañía no es lo suficientemente estricta como para evitar que ocurra lo peor.

De todos los chatbots que he probado en las principales compañías tecnológicas, la oferta de Google, Gemini, tiene las restricciones más débiles. No se supone que Gemini participe en el discurso de odio, pero le dará ejemplos si lo preguntas. No se supone que genere contenido sexualizado, pero proporcionará una imagen de alguien con atuendo o lencería de playa si lo indica. No se supone que habilite actividades ilegales, pero creará una lista de los principales sitios de torrenting si lo pregunta. Las restricciones básicas para Gemini que evitan que genere un video de una figura política popular no son suficientes cuando es tan fácil sortear las políticas de Google.

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ChatgptJailbreak subbreddit ordenado por top

(Crédito: Reddit/PCMAG)

¿Qué sucede cuando las restricciones laxas de Google se encuentran con una comunidad de Internet con la intención de romperlas? Llevar ChatgptJailbreakpor ejemplo, que se encuentra en el 2% superior de los subreddits por tamaño. Esta comunidad se dedica a “desbloquear una IA en la conversación para que se comporte de una manera que normalmente no se debió a sus barandillas incorporadas”. ¿Qué harán las personas con ideas afines con VEO 3?

Cómo lidiar con la nueva normalidad de Veo 3

Por cada Sinthid AI Content WaterMark System introduce Google, aparecen los sitios de eliminación de marcas de agua de terceros y las guías de eliminación en línea. Para cada chatbot con restricciones y salvaguardas, hay un FreedomGPT sin ellos. Incluso si Google bloquea a Gemini con tantos filtros que ni siquiera puedes generar un lindo video de gatos, hay muy Poco en su lugar Para detener los jailbreakers e imitadores sin censura una vez que la generación de videos VEO 3 se convierte en la corriente principal.

Durante décadas, las imágenes incompletas de Photoshop que representan a personas reales que hacen cosas que nunca hicieron han hecho las rondas en Internet; estas son solo parte de la vida en la era digital. En consecuencia, debe verificar cualquier cosa que vea en línea que parezca demasiado horrible o demasiado bueno para ser verdad. Esta es la nueva normalidad con VEO 3 Generación de videos: no puede tratar ningún videoclip que ve como real, a menos que sea de una organización de noticias de buena reputación u otro tercero en el que sabe que puede confiar.

La generación de videos Veo 3 de Gemini es solo el primer salto de una piedra en el estanque de la generación de videos AI ampliamente accesible y verdaderamente realista. Los modelos de generación de videos AI solo se volverán más realistas, ofrecerán más funciones y también proliferarán más. Atrás quedaron los días en que la evidencia de video de algo es la pistola de fumar. Si la verdad no está muerta, ahora es diferente y requiere cuidadoso verificación.

Sobre Ruben Circelli

Analista, software

He estado escribiendo sobre tecnología de consumo y videojuegos durante más de una década en una variedad de publicaciones, incluidas Destructoid, GamesRadar+, LifeWire, PCGamesn, Relieed Reviews y What Hi-Fi?, Entre otros. En PCMAG, reviso el software de IA y productividad, desde chatbots hasta aplicaciones de listas de tareas pendientes. En mi tiempo libre, es probable que esté cocinando algo, jugar un juego o jugar con mi computadora.

Lea la biografía completa de Ruben