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Gemini AI predicts all 32 first-round pick
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2 semanas agoon

Mina Kimes talks NFL Draft, Travis Hunter, and “chaotic” NFL teams
ESPN analyst Mina Kimes stops by Sports Seriously to talk NFL Draft and her new partnership with NFL x AWS with their new Draft IQ program.
Sports Seriously
Math used to be done with pen and paper. Conversations used to be held in person. NFL mock drafts used to be done by people.
The digital age has given us everything and taken it all away at the same time in the name of convenience. People used to have conviction behind their thoughts, but now won’t hesitate to whip out a calculator or their favorite search engine to look up even the most simple of math problems or other general questions.
Get off my lawn.
Yet the computers are here to stay and the artificial intelligence (AI) revolution is only just beginning. There is no telling where the unchecked world of AI takes us, but we’d be remiss to not at least have a little fun along the way.
Teams have run all kinds of simulations to examine every possible outcome at the 2025 NFL Draft. So what if a computer could predict what the Tennessee Titans would do at No. 1 and how that would impact the Cleveland Browns or the Super Bowl champion, Philadelphia Eagles?
That’s exactly what we set out to do thanks to Google’s Gemini, which predicted the first round of the draft for us, using all of its knowledge – or lack thereof, depending on the pick.
Here’s how Google’s Gemini forecasts the first round of the 2025 NFL Draft.
2025 NFL mock draft: First-round AI picks
1. Tennessee Titans: Cam Ward, QB, Miami (FL)
Gemini isn’t taking the road less traveled with this pick, sticking with Ward at No. 1. It highlighted the shortcomings of Will Levis, while praising Ward’s strong arm, playmaking ability, athleticism, and extensive starting experience as reasons to select the quarterback. This pick feels like a certainty at this stage of the process and with the Miami signal caller being the best at the position, the Titans find an answer to a big question with this pick.
2. Cleveland Browns: Travis Hunter, WR/CB, Colorado
Hunter’s sheer talent was too much to pass up for the chatbot, his two-way ability and unique skillset made the Colorado star worthy of the pick. Like Ward, Hunter at No. 2 feels like a foregone conclusion at this stage, so there are no surprises to this point.
Interestingly enough, however, Gemini views Hunter as having more of an impact on offense as a receiver, which the team’s general manager, Andrew Berry, agrees with. The consensus to this point has been about Hunter’s impact as a cornerback, but he is adamant about playing both sides of the ball. A prospect like that doesn’t come around often and Cleveland lands a potential future star at No. 2.
3. New York Giants: Shedeur Sanders, QB, Colorado
The Giants are in desperate need of a long-term answer at quarterback and Gemini is using that as the reason for picking Sanders at No. 3. It pointed out that making this selection was worth passing on other key needs given the importance of the quarterback spot. The Giants have done extensive work on Sanders during the draft process and are notably meeting with him again before the draft. Despite signing Russell Wilson and Jameis Winston, “Big Blue” is going for a big name by bringing Prime Time’s son to Broadway.
NFL DRAFT QB TIERS: Where Cam Ward, Shedeur Sanders, Jalen Milroe fit in
4. New England Patriots: Abdul Carter, EDGE, Penn State
Adding some help on the offensive line for Drake Maye has been a popular pick for the Patriots at No. 4, but New England won’t pass on the best player available here. Carter has an argument for being the best in the entire class and Mike Vrabel will be throwing a party if the Nittany Lion becomes a Patriot. Gemini likes what Carter would bring to the team’s pass rush, saying he would be a game-changer.
5. Jacksonville Jaguars: Will Campbell, OT, LSU
Campbell has been a common pick for the Patriots, but he slips by New England and heads east from LSU to Jacksonville. Gemini is all-in on drafting the best player available and Campbell also fills a need for the Jaguars, who are trying to keep Trevor Lawrence on his feet in 2025. Head coach Liam Coen will enjoy the added reinforcements on offense to begin his tenure, but defense will have to be a point of emphasis later in the draft.
6. Las Vegas Raiders: Ashton Jeanty, RB, Boise State
After adding Geno Smith via trade, the Raiders now find their running back in Jeanty. Gemini acknowledged that drafting Jeanty at No. 6 might be high for a running back, but argues the combination of his talent, the team’s need and Pete Carroll’s philosophy make it a clear choice. One of the top players in the class, Vegas adds a blue chip prospect that should have an instant impact and, more importantly, ensures John Spytek’s son doesn’t leave the family.
7. New York Jets: Armand Membou, OT, Missouri
Gemini isn’t playing games early in the first round, predicting the Jets will take Membou at No. 7. Unlike other chatbots, Google’s hasn’t gone off the board just yet. Membou has a ton of potential and would give the Jets an anchor on both sides of the offensive line after drafting Olu Fashanu last year. Gemini likes the idea of building a foundation up front and Membou certainly accomplishes that goal.
8. Carolina Panthers: Tetairoa McMillan, WR, Arizona
Bryce Young is getting some help as the Panthers add the Arizona receiver in the top-10. McMillan does come with some concerns about speed, but wins with his size and athleticism. The chatbot took note of Carolina’s need for receiving help and ultimately took McMillan to satisfy that. If this comes to fruition, expect many to make a Mike Evans comparison given the Dave Canales connection to the Tampa Bay Buccaneers.
9. New Orleans Saints: Mason Graham, DT, Michigan
Everything is pointing towards the Saints drafting a quarterback, but Gemini doesn’t have time for your funny business. They instead chose to pick Graham, who almost slipped out of the top-10. The former Michigan man will add some youth to a New Orleans defense that could use some.
10. Chicago Bears: Jahdae Barron, CB, Texas
Barron is a plug-and-play player that adds plenty of versatility to the Chicago defense. It’s a curious pick given the Bears needs and desire to build around Caleb Williams on offense, but apparently Gemini believes that you can never have too much of a good thing. Regardless, Barron would be a shocking pick when there are more pressing needs elsewhere.
11. San Francisco 49ers: Will Johnson, CB, Michigan
Robert Saleh is back in the defensive coordinator seat in San Francisco, but the coach needs some cornerbacks upon returning to the Bay Area. Charvarious Ward has departed for Indianapolis, leaving a hole in the secondary and Johnson is a great way to fill that spot. He comes with injury concerns and still hasn’t run a 40-yard dash, but the prospect has done enough in college to warrant this pick.
12. Dallas Cowboys: Emeka Egbuka, WR, Ohio State
The Cowboys have no shortage of needs and will take care of the receiver spot by taking Egbuka, according to Gemini. It landed on this selection after making note of the need for another receiver not-named CeeDee Lamb. That’s hard to argue with and we’ll tip our cap to the chatbot, even if we would’ve opted for Matthew Golden in this instance, but to each their own.
13. Miami Dolphins: Princely Umanmielen, EDGE, Florida
Maybe the Dolphins have a thing for royalty as they reach for Princely Umanmielen with the 13th pick. Miami has no shortage of picks in this draft, but this is quite the reach with other pass-rushing talent on the board. Gemini likes the speed and power that the Florida edge brings, while we would’ve preferred to see someone like Jalon Walker, Mykel Williams or, more importantly, an offensive lineman like Kelvin Banks Jr.
14. Indianapolis Colts: Tyler Warren, TE, Penn State
It’s the last chance for Anthony Richardson to solidify the starting job in Indianapolis going forward. Drafting Warren would go a long way in helping the Colts arrive at a conclusion. Gemini pointed out Warren’s all-around skillset and the lack of a tight end on the roster. Good pick. No notes.
15. Atlanta Falcons: Mykel Williams, EDGE, Georgia
The Falcons couldn’t get after the quarterback in 2024 and are determined to avoid repeating that in 2025. Drafting Williams is a good way to try and solve that problem. The Georgia native goes from Athens to Atlanta, giving the Peach State fans a true homegrown player to root for.
16. Arizona Cardinals: Jack Sawyer, EDGE, Ohio State
After adding Josh Sweat in free agency, the Cardinals strike by adding another edge rusher, this time from Ohio State. Gemini is planting it’s virtual flag on Sawyer, saying he has a higher floor than Jalon Walker and presents as a traditional, consistent edge rusher. While this price is quite steep for Sawyer, maybe the computer knows something we don’t.
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17. Cincinnati Bengals: Walter Nolen, DT, Ole Miss
The Bengals need to beef up the interior and they find that by selecting Nolen. The former Ole Miss Rebel can slide in and play a big role on Cincinnati’s defensive line, especially if they find a way to figure out the Trey Hendrickson contract situation.
18. Seattle Seahawks: Grey Zabel, OL, North Dakota State
It could be a reach to draft an interior lineman at this stage, but the Seahawks aren’t in the mood to take the best player available with a major hole on the offensive line. Seattle’s front has been a problem for what feels like forever, so they opt for Zabel to protect their investment in Sam Darnold.
19. Tampa Bay Buccaneers: Donovan Ezeiruaku, EDGE, Boston College
Tampa needs someone to get after the quarterback and Todd Bowles would be happy to land someone like Ezeiruaku with this pick. Bowles is not one to be shy when it comes to sending the blitz, but he doesn’t want to be forced into doing that just to generate some pressure. The Buccaneers’ edge rusher remodel gets a big boost with a Boston College prospect that Gemini liked for his fit, explosiveness and pass-rushing upside.
20. Denver Broncos: Omarion Hampton, RB, North Carolina
Sean Payton gets his running back. After living life without one last year, the Broncos finally add a running game to the offense. Denver sat out the free-agent market and instead get one in Round 1 to take some pressure off Bo Nix.
21. Pittsburgh Steelers: Derrick Harmon, DT, Oregon
The Steelers have no one to blame but themselves for their quarterback situation. Rather than address it in the first round, they’ll pretend it’s not a problem at all by adding Harmon to the defensive line. Gemini believes Harmon is someone the Steelers would likely target in the draft and also praised his ability to be a disruptor. At some point, they’ll need to figure out the quarterback spot. Perhaps that’ll be a problem for Day 2 or 3.
22. Los Angeles Chargers: Luther Burden III, WR, Missouri
Jim Harbaugh’s team need another pass-catcher, but he might not appreciate Gemini’s selection at this pick. Burden III projects as a slot receiver, which would clash with Ladd McConkey. Los Angeles could benefit from size in their pass-catching addition, so the fit with the Missouri receiver is questionable.
23. Green Bay Packers: Matthew Golden, WR, Texas
Gemini wants the Packers to put the home crowd into a frenzy on draft night, taking the speedster from Texas. The Packers find themselves in need of a receiver after injuries and lack of development plagued the room. Golden fills that playmaking role as a reliable option. Green Bay has often ignored adding to the receiver position in these situations, so don’t be surprised if you look up and see a pig flying through the sky.
24. Minnesota Vikings: Malaki Starks, S, Georgia
Brian Flores would enjoy adding someone like Starks to his aggressive defense. Minnesota is able to snag the safety that fell down the board, shoring up the secondary and also positioning themselves for life after Harrison Smith. The Vikings could’ve targeted offensive or defensive line here, but instead opt to take a talented prospect that should thrive thanks to his athleticism and playmaking, according to the chatbot.
25. Houston Texans: Shemar Stewart, EDGE, Texas A&M
Only a higher power knows what the Texans’ plan is this offseason, as the team took a torch to their contending window in the last few months. The offensive line still needs to be fixed, the receiver position got worse and C.J. Stroud isn’t in a better spot to win than he was when the season ended. So naturally, Houston opts for an edge-rusher to add depth to arguably their best position? Gemini liked Stewart’s connection because of his experience playing at a Texas school in addition to his athleticism and potential. It won’t keep Stroud upright, but it will keep opposing quarterbacks up at night. Stewart is a fine player, but this is a curious pick.
26. Los Angeles Rams: Mike Green, EDGE, Marshall
The Rams have a need in the secondary, but instead continue their investment in a young defense by adding to the pass rush with Green. Los Angeles will have to address the secondary later, but with Barron, Johnson and even Starks off the board, it’s hard to argue with adding more to the edge. Gemini likes Green’s upside and how productive he was in college. In this hypothetical, the Rams will hope the chatbot is right about that.
27. Baltimore Ravens: Tyler Booker, OG, Alabama
While the expectation is that we’ll see defense with the Ravens’ pick, they instead opt to address the offensive line with the 27th pick. A plug-and-play guard, Booker slides right into the group up front for Baltimore. Gemini lauds Booker for his physicality and strong work ethic, calling him a “Ravens-type player.”
28. Detroit Lions: Shavon Revel Jr., CB, East Carolina
The Lions continue adding to their secondary by snagging the long and athletic Revel in the opening round. The D.J. Reed signing didn’t make cornerback a necessity, but last year’s injuries must have the team feeling a little uneasy heading into 2025. We would’ve expected a pass-rusher or offensive line depth here, but Gemini must know something we don’t, saying Revel’s talent and upside were worth the price of admission.
29. Washington Commanders: Jalon Walker, LB/EDGE, Georgia
The Commanders might’ve crashed the NFL’s phone lines trying to make this pick. Once they got over the shock of Walker being available, they rushed to turn the card in before buying all the stock in Google’s Gemini. Dan Quinn would be over the moon getting the versatile Walker with the 29th pick, which was made possible thanks to a few shortcomings in Gemini’s artificial mind. The “tweener” label, size concerns, consistency and limited full-time experience were enough for the chatbot to push Walker down the board.
30. Buffalo Bills: Maxwell Hairston, CB, Kentucky
Buffalo addresses a need in the secondary, selecting speedy Hairston in Round 1. The Kentucky product stole headlines at the NFL combine for his blazing 4.28 in the 40-yard dash. Bills fans will probably wish they had Hairston when they were being tormented by Tyreek Hill in the playoffs every year, but this is a welcome addition to Buffalo’s secondary regardless. He is on the smaller side, however, but Hairston makes up for that with his ball skills, as Gemini points out.
31. Kansas City Chiefs: Josh Simmons, OT, Ohio State
The Chiefs saw their offensive line become an issue again in the Super Bowl, something they’ll be determined to avoid repeating next season. Kansas City invests in Simmons at the draft, securing what they hope will be their starting left tackle for years to come. A knee injury bumped the Buckeye down the board, but Gemini notes that protecting Patrick Mahomes makes this pick a necessity.
32. Philadelphia Eagles: James Pearce Jr., EDGE, Tennessee
With the final pick of the first round, Gemini is heading to the Volunteer State to find a new edge rusher for the Eagles. The chatbot secured the services of Pearce for the Super Bowl champions, which should bolster a pass rush that will need some reinforcements to remain at their best in 2025. A year ago, Pearce was considered to be a top prospect in this class. He might’ve fallen down the board in the last 12 months, but Gemini notes the prospect’s high upside fits nicely on this team.
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¿Cómo el Géminis de Google cambiará la forma en que los niños aprenden y juegan?
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3 minutos agoon
3 mayo, 2025
Google ha anunciado que su IA de Géminis pronto estará disponible para que los niños los usen en sus dispositivos Android, todo mientras se supervisará a través de la aplicación de control de los padres de la empresa. Esta decisión ha planteado algunas preocupaciones y preguntas entre los padres sobre los posibles beneficios y riesgos de dejar que los niños interactúen con los sistemas de IA. El gigante tecnológico asegura a los usuarios que los datos de los niños no se utilizarán para entrenar a Gemini, pero como con cualquier tecnología nueva, algunas precauciones no deben ignorarse.
En este artículo, profundizaremos en los detalles de la próxima introducción de Google de Géminis Ai para niñoslos beneficios que podría ofrecer, riesgos potenciales y cómo los padres pueden mantener el control para asegurarse de que la experiencia de su hijo sea lo más segura posible.
¿Qué es Google Gemini AI?
Gemini AI es la herramienta de conversación avanzada de Google diseñada para ayudar a los usuarios con una variedad de tareas, incluidos el aprendizaje, el entretenimiento y la resolución de problemas. Al permitir que los niños usen Gemini, Google ofrece a los niños la oportunidad de responder sus preguntas, la tarea resuelta y las historias se leen en voz alta. También ayuda a los usuarios con ideas de lluvia de ideas, aprendiendo nuevos conceptos y a resolver problemas matemáticos.
Gemini AI tiene el potencial de ser una poderosa herramienta educativa, que proporciona a los niños un nivel de interacción y apoyo que no han tenido antes. Ya sea leer historias, ayudar con las tareas o incluso ofrecer sugerencias creativas, Gemini puede abrir nuevas vías para el aprendizaje y el compromiso. Pero, como es el caso con cualquier tecnología nueva, hay aspectos positivos y inconvenientes potenciales a considerar.
¿Cómo funcionará Gemini AI para los niños?
Google ha diseñado Gemini AI para que sea lo más amigable para los niños posible, teniendo en cuenta que los niños interactúan con la tecnología de manera diferente a los adultos. Al usar la aplicación Family Link, los padres pueden administrar el uso de sus hijos, permitiendo restricciones basadas en la edad de sus hijos. Esto significa que los niños podrán acceder a Gemini en sus dispositivos, pero los padres tendrán una supervisión completa sobre su actividad.
Como se mencionó, Google asegura que los datos recopilados del uso de los niños de Gemini AI no se utilizarán para capacitar a la IA, lo que hace que la privacidad sea una prioridad. Sin embargo, si bien Google ha tomado medidas para proteger los datos de los niños, también ha reconocido que existen riesgos potenciales involucrados con el uso de IA de esta manera.
Los riesgos y los posibles problemas con Géminis Ai
A pesar de que Google está tratando de hacer que Gemini AI sea segura para los niños, hay algunas preocupaciones notables. Primero, es importante entender que la IA puede cometer errores, y a veces estos errores pueden ser más que humorísticos o benignos. Por ejemplo, ha habido casos en el pasado donde los chatbots de IA sugirieron información ridícula o irrelevante a los usuarios. Algunos chatbots incluso han engañado a los usuarios para que piensen que estaban interactuando con humanos reales.
Para los niños, el riesgo es aún más pronunciado. Es posible que los niños no comprendan completamente que estén charlando con una máquina y pueden confundirse si la IA responde con información falsa o inapropiada. Se sabe que algunos chatbots de IA proporcionan contenido engañoso o angustiante, y existe el riesgo de que los niños se encuentren en situaciones incómodas o inapropiadas al usar estas herramientas sin supervisión.


Un ejemplo bien conocido de este problema ocurrió con el personaje. En algunos casos, los bots llegaron a decirle a los usuarios que estaban hablando con personas reales. Después de las demandas alegando que los bots estaban promoviendo contenido inapropiado, carácter. AI introdujo controles parentales y nuevas restricciones para evitar este tipo de confusión.
Del mismo modo, mientras que Gemini AI está diseñado para ayudar a los niños, los padres deben comprender las limitaciones y los defectos inherentes a los sistemas de IA. Google ha advertido a los padres que “Géminis puede cometer errores”, lo que podría llevar a sus hijos a encontrarse con información que sea incorrecta o inapropiada.
¿Cómo pueden los padres mantener a sus hijos seguros?
Google ha presentado algunas recomendaciones clave para que los padres se aseguren de que sus hijos usen Gemini AI de manera segura y responsable. Uno de los pasos más importantes que los padres pueden dar es tener una discusión abierta con sus hijos sobre la IA. Los padres deben asegurarse de que sus hijos entiendan que la IA no es humana y no puede reemplazar las interacciones reales con las personas.
Además de explicar cómo funciona la IA, es crucial que los padres también establezcan límites en torno a lo que es aceptable compartir con Gemini. Se debe recordar a los niños que no ingresen información confidencial o personal en la IA, y se les debe enseñar a reconocer cuando algo se siente inapropiado o incorrecto.
La aplicación Family Link ofrece una gran cantidad de características para ayudar a los padres a mantener el control. A través de esta aplicación, los padres pueden monitorear el uso de Gemini, establecer límites del dispositivo y acceder a informes de actividad detallados sobre cómo y cuándo el niño está utilizando la IA. Los padres también pueden apagar el acceso a Géminis en cualquier momento, si sienten que la IA se está utilizando de manera inapropiada o excesiva.
¿Por qué Google ofrece Gemini AI para niños?
La decisión de Google de ofrecer a Gemini AI a los niños es parte de los esfuerzos más amplios de la compañía para integrar la IA en varios aspectos de nuestra vida cotidiana. A medida que AI continúa evolucionando, se está volviendo más integrado en el aprendizaje, la comunicación e incluso el entretenimiento. Para los niños, esto podría ser un cambio de juego, ofreciéndoles una nueva forma de explorar su creatividad e interactuar con el mundo.
La tecnología puede ser una herramienta invaluable para los niños, particularmente cuando se trata de ayudar con la tarea, la lectura y los ejercicios creativos. Mientras existan salvaguardas apropiadas, los niños podrían beneficiarse significativamente de tener un asistente personal de IA.
Sin embargo, es esencial que los padres sigan siendo atentos y proactivos en la gestión de cómo sus hijos usan esta nueva herramienta. Si bien la IA puede ayudar con muchas tareas, no puede reemplazar el juicio y la inteligencia emocional de una persona real. Por lo tanto, los padres deben asegurarse de que sus hijos usen Gemini con moderación y dentro de los límites seguros.
¿Qué pueden hacer los padres ahora mismo?
Si usted es padre y desea aprovechar los beneficios de Gemini AI para su hijo, aquí hay algunos pasos procesables que puede tomar:
- Descargar Google Family Link: Asegúrese de tener la aplicación instalada en el dispositivo de su hijo para que pueda administrar su uso de Gemini AI y establecer restricciones sobre cuánto tiempo pasan a usarlo.
- Tener una conversación sobre AI: Explique a su hijo que si bien Gemini puede ser una herramienta útil, sigue siendo una máquina y no una persona real. Asegúrese de que comprendan los límites de la IA.
- Establecer límites: Anime a su hijo a compartir solo información no sensible con Gemini y enseñarles a reconocer cuándo algo parece incorrecto o inapropiado.
- Monitoreo: Use el enlace familiar para rastrear la actividad de su hijo y asegúrese de que esté utilizando Gemini de manera responsable. Siempre puede deshabilitar el acceso si siente que es necesario.
El resultado final
Gemini AI presenta una nueva frontera emocionante en cómo los niños pueden aprender e interactuar con la tecnología. Sin embargo, como toda la nueva tecnología, viene con riesgos. Como padres, es esencial estar al tanto de estos riesgos y tomar medidas para garantizar que sus hijos usen Gemini AI de manera segura y responsable. Con las precauciones correctas en su lugar, Gemini puede ser una herramienta de aprendizaje valiosa para su hijo, pero depende de usted mantenerlas involucradas y protegerlas de peligros potenciales.


Deepak Grover es un escritor de contenido dedicado en Noticias de oteespecializado en asuntos gubernamentales, políticas públicas y eventos actuales. Con un buen ojo para los detalles y una pasión por los informes objetivos, asegura que los lectores reciban noticias precisas y perspicaces. Deepak tiene un título en ciencias políticas y tiene experiencia en periodismo basado en la investigación.
Cuando no escribe, le gusta leer libros históricos, explorar rutas de senderismo y mantenerse actualizado con tendencias políticas globales. Su compromiso con el periodismo ético lo convierte en una voz de confianza en OTE News.
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Operai anuló las preocupaciones de los evaluadores expertos para liberar Sycophantic GPT-4O
Published
9 horas agoon
3 mayo, 2025
Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder de la industria. Obtenga más información
Ha sido una semana de revés para la compañía de IA generativa número uno en términos de usuarios.
Operai, creador de ChatGPT, lanzado y luego retiró una versión actualizada del modelo de lenguaje grande (texto, imagen, audio) subyacente (LLM) que ChatGPT está conectado de forma predeterminada, GPT-4O, debido a que es demasiado sycofánico para los usuarios. La compañía reportó recientemente al menos 500 millones de usuarios semanales activos del servicio web exitoso.
Un manual rápido en la terrible, sin buena actualización Sycophantic GPT-4O
Operai comenzó a actualizar GPT-4O a un modelo más nuevo que esperaba que los usuarios fueran más recibidos por los usuarios el 24 de abril, completado la actualización del 25 de abril y, luego, cinco días después, lo volvió al 29 de abril, después de días de crecientes quejas de los usuarios en las redes sociales, principalmente en X y Reddit.
Las quejas variaron en intensidad y en detalles, pero todas generalmente se unieron en torno al hecho de que GPT-4O parecía estar respondiendo a las consultas de los usuarios con halagos excesivos, apoyo para ideas equivocadas, incorrectas y francamente dañinas, y “pesando” o elogiando al usuario a un grado excesivo cuando en realidad no se solicitó, mucho menos justificado.
En ejemplos captados y publicados por los usuarios, ChatGPT impulsado por ese modelo Sycofantántico y actualizado GPT-4O había elogiado y respaldado una idea de negocio para “mierda en un palo” literal, aplaudió el texto de muestra de un usuario de aislamiento delirante esquizofrénico, e incluso supuestamente apoyó a los planes para cometer terrorismo.
Los usuarios, incluidos los principales investigadores de IA e incluso un ex CEO interino de Openai, dijeron que les preocupaba que las animadoras descaradas de un modelo de IA por este tipo de indicaciones terribles de los usuarios fueran más que simplemente molestas o inapropiadas, que podría causar daños reales a los usuarios que creían erróneamente la IA y se sintió incorporada por su apoyo por sus peores ideas e impulsas. Se elevó al nivel de un problema de seguridad de IA.
Luego, Operai lanzó una publicación de blog que describe lo que salió mal: “Nos centramos demasiado en los comentarios a corto plazo y no explicamos completamente cómo las interacciones de los usuarios con ChatGPT evolucionan sobre el tiempo. Como resultado, GPT-4O se sesgó hacia las respuestas que fueron demasiado solidarias pero falsas”, y los pasos que la compañía estaba tomando para abordar los problemas. La jefa de comportamiento de modelo de OpenAi, Joanne Jang también participó en un foro de “preguntarme cualquier cosa” o AMA que respondió publicaciones de texto de los usuarios y reveló más información sobre el enfoque de la compañía a GPT-4O y cómo terminó con un modelo excesivamente sycofántico, incluida no “BAK[ing] En suficientes matices “, en cuanto a cómo estaba incorporando la retroalimentación de los usuarios, como las acciones de” pulgar hacia arriba “realizadas por los usuarios en respuesta a los resultados del modelo que les gustaba.
Ahora hoy, Openai ha lanzado una publicación de blog con aún más información sobre cómo ocurrió la actualización sycophantic GPT-4O, acreditada no a ningún autor en particular, sino a “OpenAi”.
El CEO y cofundador Sam Altman también publicó un enlace a la publicación del blog en X, diciendo: “Nos perdimos la marca con la actualización GPT-4O de la semana pasada. Lo que sucedió, lo que aprendimos y algunas cosas que haremos de manera diferente en el futuro”.
Lo que revela la nueva publicación del blog de Operai sobre cómo y por qué GPT-4O se volvió tan sycophantic
Para mí, un usuario diario de ChatGPT, incluido el modelo 4O, la admisión más sorprendente de la nueva publicación de blog de OpenAi sobre la actualización de la skocancia es cómo la compañía parece revelar que es hizo Reciba inquietudes sobre el modelo antes de la liberación de un pequeño grupo de “probadores expertos”, pero que aparentemente anuló a los que están a favor de una respuesta entusiasta más amplia de un grupo más amplio de usuarios más generales.
Como la compañía escribe (énfasis mía):
“Si bien hemos tenido discusiones sobre los riesgos relacionados con la skofancia en GPT-4O por un tiempo, la sycophancy no se marcó explícitamente como parte de nuestras pruebas prácticas internas, ya que algunos de nuestros probadores expertos estaban más preocupados por el cambio en el tono y el estilo del modelo. Sin embargo. Algunos probadores expertos habían indicado que el comportamiento del modelo se “sentía” ligeramente …
“Luego tuvimos que tomar una decisión: ¿deberíamos retener la implementación de esta actualización a pesar de las evaluaciones positivas y los resultados de las pruebas A/B, basadas solo en los banderas subjetivas de los probadores expertos? Al final, decidimos lanzar el modelo debido a las señales positivas de los usuarios que probaron el modelo.
“Desafortunadamente, esta fue la llamada equivocada. Construimos estos modelos para nuestros usuarios y, aunque los comentarios de los usuarios son críticos para nuestras decisiones, en última instancia, es nuestra responsabilidad interpretar esa retroalimentación correctamente “.
Esto me parece un gran error. ¿Por qué incluso tener evaluadores expertos si no vas a soportar su experiencia más alto que las masas de la multitud? Le pregunté a Altman sobre esta elección en X pero aún no ha respondido.
No todas las ‘señales de recompensa’ son iguales
La nueva publicación de blog post mortem de OpenAI también revela más detalles sobre cómo la compañía capacita y actualiza nuevas versiones de los modelos existentes, y cómo la retroalimentación humana altera las cualidades del modelo, el carácter y la “personalidad”. Como la compañía escribe:
“Desde que lanzó GPT – 4O en ChatGPT en mayo pasado, hemos lanzado cinco actualizaciones importantes centrado en los cambios en la personalidad y la ayuda. Cada actualización implica un nuevo post-entrenamiento, y a menudo muchos ajustes menores al proceso de capacitación del modelo se prueban de forma independiente y luego se combinan en un solo modelo actualizado que luego se evalúa para el lanzamiento.
“Para los modelos posteriores al entrenamiento, tomamos un modelo base previamente capacitado, supervisamos el ajuste fino en un amplio conjunto de respuestas ideales escritas por humanos o modelos existentes, y luego ejecutamos el aprendizaje de refuerzo con señales de recompensa de una variedad de fuentes.
“Durante el aprendizaje de refuerzo, presentamos el modelo de idioma con un aviso y le pedimos que escriba respuestas. Luego calificamos su respuesta de acuerdo con las señales de recompensa y actualizamos el modelo de idioma para que sea más probable que produzca respuestas de mayor calificación y menos probabilidades de producir respuestas con menor calificación.“
Claramente, las “señales de recompensa” utilizadas por Operai durante el post-entrenamiento tienen un enorme impacto en el comportamiento del modelo resultante, y como la compañía admitió anteriormente cuando superó las respuestas de “pulgares” de los usuarios de ChatGPT a sus salidas, esta señal puede no ser la mejor para usar igualmente con otros al determinar a otros. cómo El modelo aprende a comunicarse y que tipos de respuestas debería estar sirviendo. Operai admite esto directamente en el próximo párrafo de su publicación, escribiendo:
“Definir el conjunto correcto de señales de recompensa es una pregunta difícil, y tenemos muchas cosas en cuenta: son las respuestas correctas, ¿son útiles? ¿Están en línea con nuestra especificación de modelo, están seguros, usan usuarios como ellos, y así sucesivamente? Tener mejores y más completas señales de recompensa produce mejores modelos para ChatGPT, por lo que siempre estamos experimentando con nuevas señales, pero cada uno tiene sus Quirks”.
De hecho, OpenAi también revela que la señal de recompensa de “pulgares hacia arriba” fue una nueva utilizada junto con otras señales de recompensa en esta actualización en particular.
“La actualización introdujo una señal de recompensa adicional basada en los comentarios de los usuarios: los datos de thumbs y pulgar de ChatGPT. Esta señal a menudo es útil; un pulgar hacia abajo generalmente significa que algo salió mal”.
Sin embargo, de manera crítica, la compañía no culpa a los nuevos datos de “pulgar hacia arriba” directamente por el fracaso del modelo y los comportamientos de porristas ostentosos. En su lugar, la publicación del blog de Openai dice que fue esta conjunto Con una variedad de otras señales de recompensa nuevas y antiguas, condujo a los problemas: “… Tuvimos mejoras de candidatos para incorporar mejor la retroalimentación, la memoria y los datos más frescos, entre otros. Nuestra evaluación temprana es que cada uno de estos cambios, que se habían visto beneficiosos individualmente, puede haber jugado un papel en la escalada sobre la sycofancia cuando se combinó”.
Al reaccionar a esta publicación de blog, Andrew Mayne, un ex miembro del personal técnico de Operai que ahora trabaja en la firma de consultoría de IA Interdimensional, escribió en X de otro ejemplo de cómo los cambios sutiles en los incentivos de recompensa y las pautas del modelo pueden afectar el rendimiento del modelo de manera bastante drástica:
“Al principio de OpenAi, tuve un desacuerdo con un colega (que ahora es un fundador de otro laboratorio) sobre el uso de la palabra “cortés” en un pronta ejemplo que escribí.
Argumentaron que “cortés” era políticamente incorrecto y querían cambiarlo por “útil”.
Señalé que centrarse solo en la ayuda puede hacer que un modelo sea demasiado compatible, de hecho, de hecho, que puede ser dirigido a contenido sexual en unos pocos turnos.
Después de demostrar ese riesgo con un intercambio simple, el aviso se mantuvo “cortés”.
Estos modelos son raros.“
Cómo Operai planea mejorar sus procesos de prueba modelo en el futuro
La compañía enumera seis mejoras en el proceso sobre cómo evitar un comportamiento de modelo indeseable y menos ideal en el futuro, pero para mí lo más importante es esto:
“Ajustaremos nuestro proceso de revisión de seguridad para considerar formalmente los problemas de comportamiento, como la alucinación, el engaño, la confiabilidad y la personalidad, como preocupaciones de bloqueo. Incluso si estos problemas no son perfectamente cuantificables hoy en día, nos comprometemos a bloquear los lanzamientos en función de las mediciones de proxy o las señales cualitativas, incluso cuando las métricas como las pruebas A/B se ven bien”.
En otras palabras, a pesar de lo importantes que los datos, especialmente los datos cuantitativos, son los campos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, OpenAi reconoce que esto solo no puede y no debe ser el único medio por el cual se juzga el rendimiento de un modelo.
Si bien muchos usuarios que proporcionan un “pulgar hacia arriba” podrían indicar un tipo de comportamiento deseable a corto plazo, las implicaciones a largo plazo sobre cómo responde el modelo de IA y dónde lo llevan esos comportamientos y sus usuarios podrían conducir a un lugar muy oscuro, angustioso, destructivo y indeseable. Más no siempre es mejor, especialmente cuando está limitando el “más” a algunos dominios de señales.
No es suficiente decir que el modelo aprobó todas las pruebas o recibió una serie de respuestas positivas de los usuarios: la experiencia de los usuarios avanzados capacitados y sus comentarios cualitativos de que algo “parecía” sobre el modelo, incluso si no podían expresar por qué, debería tener mucho más peso que OpenAi estaba asignando anteriormente.
Esperemos que la empresa, y todo el campo, aprenda de este incidente e integre las lecciones en el futuro.
Control y consideraciones más amplias para los tomadores de decisiones empresariales
Hablando quizás más teóricamente, para mí, también indica por qué la experiencia es tan importante, y específicamente, la experiencia en los campos más allá de y afuera de la que está optimizando (en este caso, aprendizaje automático e IA). Es la diversidad de la experiencia la que nos permite como especie lograr nuevos avances que beneficien a nuestro tipo. Uno, digamos, STEM, no necesariamente debe mantenerse por encima de los demás en las humanidades o las artes.
Y finalmente, también creo que revela en su corazón un problema fundamental con el uso de comentarios humanos para diseñar productos y servicios. Los usuarios individuales pueden decir que les gusta una IA más sycofántica basada en cada interacción aislada, al igual que también pueden decir que aman la forma en que la comida rápida y los soda saben, la conveniencia de los contenedores de plástico de un solo uso, el entretenimiento y la conexión que derivan de las redes sociales, la validación de la cosmovisión y el tribalista que se sienten cuando leen los medios políticos o el chismoso de los tabloides. Una vez más, tomados todos juntos, el acumulación De todos estos tipos de tendencias y actividades, a menudo conduce a resultados muy indeseables para los individuos y la sociedad: obesidad y mala salud en el caso de la comida rápida, la contaminación y la interrupción endocrina en el caso de los desechos plásticos, la depresión y el aislamiento de la sobreindulgencia de las redes sociales, un cuerpo más astillado y menos informado público de la lectura de noticias de mala calidad.
Los diseñadores de modelos de IA y los tomadores de decisiones técnicos en Enterprises harían bien en tener en cuenta esta idea más amplia al diseñar métricas en torno a cualquier objetivo medible, porque incluso cuando cree que está utilizando datos para su ventaja, podría ser contraproducente de una manera que no esperaba o anticipar completamente, dejando su lucha para reparar el daño y el MOP que hizo, sin embargo, sin embargo.
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Si necesita una razón para actualizar a chatgpt plus, es esto
Published
14 horas agoon
2 mayo, 2025
Suscribirse a ChatGPT puede parecer inútil, pero teniendo en cuenta cuán bueno se ha vuelto GPT-4O, es hora de reconsiderar seriamente sus reservas.
9
Investigación profunda
Siempre puede realizar una cantidad decente de investigación con ChatGPT, pero las capacidades del software se han expandido significativamente con GPT-4O. La investigación profunda es el mejor ejemplo de esto.
Si bien puede usar la herramienta de investigación profunda de ChatGPT con la versión gratuita, no recibirá tantas solicitudes como con la versión Plus. Cuando avise a través de una investigación profunda, ChatGPT hará una búsqueda web integral. Puede extraer listas de lectura, estadísticas y mucho más.
Dada la medida en que la investigación profunda hace su trabajo, deberá esperar unos minutos para que se completen los resultados. Pero teniendo en cuenta cuán completas son las respuestas, vale la pena esperar. Al momento de escribir en mayo de 2025, obtienes 25 solicitudes de investigación profunda por mes.
8
Mejor razonamiento
El razonamiento fue un gran problema en las versiones anteriores de ChatGPT, pero con el tiempo, GPT-4O se ha vuelto mucho mejor a este respecto. Si bien aún no está en el mismo nivel de perplejidad, obtendrá respuestas integrales cuando solicite un razonamiento más profundo.

Puede usar esta función en todo tipo de conversaciones. Si bien tiene sentido al investigar, también puede encontrar uso en solicitar un razonamiento más profundo cuando establezca objetivos. A veces, pedir esto puede ayudar a aplicar más lógica a las decisiones que tome también.
Además de leer sus indicaciones, ChatGPT puede razonar usando las imágenes que sube.
7
Menos respuestas robóticas
ChatGPT nunca reemplazará las conversaciones humanas, pero ahora suena mucho menos robótica. Al intercambiar mensajes con el chatbot, sentirás que estás hablando con una persona. El software puede usar el lenguaje humano y los coloquialismos, y tiene la inteligencia para hacer preguntas legítimas.

Con GPT-4O, ChatGPT es más probable que dé respuestas honestas cuando lo pides. En lugar de actuar como su mayor animadora, la herramienta puede racionalizar sus puntos y tiene menos miedo de estar en desacuerdo con usted. Sin embargo, es posible que a veces deba ajustar esto, con indicaciones como “Por favor, sea honesto y no tenga miedo de estar en desacuerdo”.
6
Mejor generación de imágenes
Dall-E era un generador de imágenes AI útil, pero tenía numerosos problemas que necesitaban abordar. Por ejemplo, fue notoriamente malo para crear texto; Cualquier cosa más que palabras simples se convirtió rápidamente en un problema.
Aunque ocasionalmente comete errores, GPT-4O es mucho mejor para generar imágenes. Los humanos interactúan mejor con los objetos, y la aplicación escucha para solicitar más. Cuando se combina con las funciones de edición de ChatGPT, obtienes un fuerte generador de imágenes de IA de AI, aunque Adobe Firefly es aún mejor.

Una molestia es que incluso ahora, GPT-4O a veces no escucha solicitudes. Independientemente de cuántas veces vuelva a palabras el mensaje, Chatgpt a veces simplemente no hará lo que le pidió. Con suerte, esto se planchará con suficiente tiempo.
5
Procesamiento más rápido
Soy lo que describirías como un usuario de Power de ChatGPT, y como resultado, he notado cambios sutiles, como mayores velocidades de procesamiento. Por lo que he visto, GPT-4O lleva menos tiempo para elaborar respuestas.
Las conversaciones generalmente fluyen mucho más rápido, especialmente cuando el software no tiene que buscar en la web o actualizar la memoria. La aplicación web podría usar algunas mejoras, a medida que las velocidades de conversación se disminuyen a medida que crecen, pero sigue siendo significativamente mejor que antes.
Dado que puede hablar más rápidamente con la herramienta en estos días, es aún más fácil ahorrar tiempo y lograr más con ChatGPT.
4
Ofreciendo más sugerencias
Las versiones anteriores de CHATGPT a menudo se sentían como usar la aplicación como una idea unilateral LaunchPad. Puede recibir sugerencias si provocó manualmente el chatbot, pero rara vez tomó la iniciativa por sí sola. Sin embargo, GPT-4O es mucho mejor para dar sugerencias sin que necesite avanzar más.
ChatGPT pregunta si desea crear hojas de cálculo, imágenes, mapas mentales y más. A menudo, estas sugerencias serán cosas en las que no pensó o hubiera necesitado pasar más tiempo trabajando manualmente.

Cuando se usa investigaciones profundas, ChatGPT a menudo hace preguntas de seguimiento para asegurarse de que tenga toda la información necesaria. Puede decirle a GPT-4O que deje de ofrecer sugerencias si cree que son demasiado, pero tener esta característica de forma predeterminada es excelente para el pensamiento creativo.
3
Mejor memorización
Es posible que deba iniciar diferentes conversaciones en ChatGPT por numerosas razones. Quizás desee organizar sus pensamientos de manera más efectiva, o tal vez haya alcanzado el límite de conversación máximo.
De todos modos, no necesita preocuparse por que la aplicación olvide todo lo que le ha dicho. El software puede leer y extraer cualquier información relevante para informar mejor sus respuestas. Incluso después de eliminar ciertos recuerdos, descubrí que la herramienta es capaz de comprender el contexto sin que yo necesite refinar mi aviso.
Debido a que ChatGPT puede recordar lo que le dice de manera más efectiva, recibirá respuestas mucho mejores que antes. Vale la pena pagar el precio mensual por más.
2
Uso no inglés mejorado
Si bien ChatGPT ha hecho avances significativos en sus ofertas en inglés, no siempre ha funcionado tan bien en otros idiomas. Pero con GPT-4O, es mucho mejor a este respecto.
Además del inglés, a veces uso GPT-4O en danés. Si bien todavía no está en el mismo nivel que el inglés, la herramienta es mejor para ayudarme a memorizar y desarrollar las respuestas que quiero.
Podría usar alguna mejora en la generación de imágenes, pero espero que eso cambie a largo plazo. Los idiomas con caracteres especiales probablemente tomarán la herramienta más tiempo para aprender.
1
Mejor modo de voz
Además de las mejoras basadas en texto, el modo de voz de ChatGPT ha hecho grandes pasos desde los primeros días de GPT-4O. Las conversaciones fluyen mejor, y aunque aún puedes decir que estás hablando con un bot, se siente más humano.

ChatGPT incluso presentó el modo Monday, una nueva voz, en abril de 2025, para expandir sus ofertas. Además de pedir consejo, puede usar la herramienta para la preparación de la entrevista, participar en algunas bromas y mucho más.
Dado que sus chats se transcribirán más adelante, vale la pena experimentar con el modo de voz.
ChatGPT Plus ofrece más beneficios de los que inicialmente puede conocer a la vista, y las mejoras significativas para GPT-4O son una de ellas. La versión gratuita de ChatGPT es adecuada para conversaciones básicas, pero se perderá si no actualiza.
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