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How to use ChatGPT to write code – and my favorite trick to debug what it generates

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Andriy Onufriyenko/Getty Images

One of the more intriguing discoveries about ChatGPT is that it can write pretty good code. I first tested this out in 2023 when I asked it to write a WordPress plugin my wife could use on her website. ChatGPT did a fine job, but it was a simple project. 

So, how can you use ChatGPT to write code as part of your daily coding practice? Here’s a quick summary:

  1. ChatGPT can produce both useful and unusable code. For best results, provide clear and detailed prompts.
  2. ChatGPT excels in assisting with specific coding tasks or routines, rather than building complete applications from scratch.
  3. Use ChatGPT to find and choose the right coding libraries for specific purposes, and engage in an interactive discussion to narrow your options.
  4. Be cautious about who owns AI-generated code and always verify the code’s reliability. Don’t blindly trust the generated output.
  5. Treat interactions with ChatGPT as a conversation. Refine your questions based on the AI’s responses to get closer to the desired output.

Now, let’s explore ChatGPT in considerably more depth.

What types of coding can ChatGPT do well?

There are two important facts about ChatGPT and coding. First, the AI can write useful code. 

The second is that the AI can get completely lost, fall into a rabbit hole, chase its tail, and produce unusable garbage.

Also: The best AI for coding in 2025 (and what not to use)

I found this fact out the hard way. After I finished the WordPress plugin for my wife, I decided to see how far ChatGPT could go. 

I wrote a very careful prompt for a Mac application, including detailed descriptions of user interface elements, interactions, what would be provided in settings, how they would work, and more. Then, I fed the prompt to ChatGPT.

ChatGPT responded with a flood of text and code. Then, it stopped mid-code. When I asked the AI to continue, it vomited even more code and text. I requested continue after continue, and it dumped out more and more code. However, none of the output was usable. The AI didn’t identify where the code should go, how to construct the project, and — when I looked carefully at the code produced — it left out major operations I requested, leaving in simple text descriptions stating “program logic goes here”.

Also: How ChatGPT scanned 170k lines of code in seconds and saved me hours of work

After repeated tests, it became clear that if you ask ChatGPT to deliver a complete application, the tool will fail. A corollary to this observation is that if you know nothing about coding and want ChatGPT to build something, it will fail.

Where ChatGPT succeeds — and does so very well — is in helping someone who already knows how to code to build specific routines and get tasks done. Don’t ask for an app that runs on the menu bar. But if you ask ChatGPT for a routine to put a menu on the menu bar, and paste that into your project, the tool will do quite well.

Also, remember that, while ChatGPT appears to have a tremendous amount of domain-specific knowledge (and often does), it lacks wisdom. As such, the tool may be able to write code, but it won’t be able to write code containing the nuances for specific or complex problems that require deep experience.

Also: How to use ChatGPT to create an app

Use ChatGPT to demo techniques, write small algorithms, and produce subroutines. You can even get ChatGPT to help you break down a bigger project into chunks, and then you can ask it to help you code those chunks.

So, with that in mind, let’s look at some specific steps for how ChatGPT can help you write code.

How to use ChatGPT to write code

This first step is to decide what you will ask of ChatGPT — but not yet ask it anything. Decide what you want your function or routine to do, or what you want to learn to incorporate into your code. Decide on the parameters you’ll pass into your code and what you want to get out. And then look at how you’re going to describe it.

Also: How to write better ChatGPT prompts

Imagine you’re paying a human programmer to do this task. Are you giving that person enough information to be able to work on your assignment? Or are you too vague and the person you’re paying is more likely to ask questions or turn in something entirely unrelated to what you want?

Here’s an example. Let’s say I want to be able to summarize any web page. I want to feed the AI this article and get back a well-considered and appropriate summary. As my input, I’ll specify a web page URL. As my output, it’s a block of text with a summary.

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Continuing with the example above, an old school way of extracting web page data was to find the text between HTML paragraph tags.

However, with the rise of AI tools, you can use an AI library to do an intelligent extract and summary. One of the places ChatGPT excels (and it’s also an area you can easily verify to avoid its authoritative-but-wrong behavior pattern) is finding libraries and resources. 

Also: The best free AI courses

OpenAI (the maker of ChatGPT) sells API access to its LLMs to do exactly what we want. But in the case of this example, let’s assume we don’t want to pay transaction fees.

So, let’s look at interacting with ChatGPT to figure out how to use such a tool, for free, with a project that runs in PHP.

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I started with a prompt to elicit information about what libraries would provide the desired functionality. A library (for those reading along who aren’t programmers) is a body of code a programmer can access that does a lot of the heavy lifting for a specific purpose. A big part of modern programming is finding and choosing the right libraries, so this is a good starting point.

In this case, I’m looking at blocks of code written by other people that will summarize text. Here’s my first prompt:

Describe ten different open source AI libraries (and the languages they work with) that I can use to generate a summary of the main core contents of any web page, ignoring any ads or embedded materials.

This prompt gave me exactly what I wanted, including a mention of OpenAI’s offerings. I think OpenAI would do great here, but for this hypothetical project, I don’t want to budget for API fees. So, I’ll narrow down the question:

Are any of these free?

ChatGPT hedged its bets with its answer: “Yes, all ten of these AI libraries are open source and free to use. However, some of them may have usage limits or require payment for access to additional features or resources.” So, based on that response, I clarified my query:

Which of these libraries have no usage limits and don’t require any additional payment or licensing?

Notice how this is very much a conversation. I don’t have to re-ask the original question. I’m just drilling down as I might if I had an expert next to me. This time, ChatGPT gave me eight library choices, but none mentioned the PHP language I was planning to use to code. So, here’s the next prompt:

Of those 8 libraries, can I use any with PHP?

It returned three libraries, but I wasn’t sure about what each did. So, another question:

What’s the difference between Sumy, Gensim, and NLTK?

I still wasn’t sure, so I clarified my use plan and then asked:

If I want to create summaries of web page news articles, which library would work better?

The answer was clear and promising: “Sumy is specifically designed for text summarization, which is the task of creating a summary that captures the most important information from a piece of text.” So, it was time to see what was involved in using Sumy with PHP. I asked my last question for this part of the project:

Can you explain how to use Sumy from PHP?

Feel free to play along on your computer and paste these prompts into ChatGPT. Notice that, in step one, I decided what program module to get help on. Then, in this step, I had a conversation with ChatGPT to decide what library to use and how to integrate it into my project.

Also: The best AI chatbots

That approach might not seem like programming, but I assure you it is. Programming isn’t just blasting lines of code onto a page. Programming is figuring out how to integrate all the various resources and systems, and how to talk to all the components of your solution. Here, ChatGPT helped me do that integration analysis.

By the way, I was curious whether Google’s Gemini AI could help similarly. Gemini did give some extra insights into the planning aspect of programming over ChatGPT’s responses. 

So, don’t hesitate to use multiple tools to triangulate your answers. Here’s that story: Gemini vs. ChatGPT: Can Gemini help you code? Since I wrote that article, Google added some coding capabilities to Gemini, but they’re not all that great. You can read about that capability here: I tested Google Gemini’s new coding skills. It didn’t go well. And even more recently, I dug into Gemini Advanced. The AI is still not passing many tests.

Also: How I test an AI chatbot’s coding ability – and you can too

Coding is next. 

OK, let’s pause here. This article is entitled “How to use ChatGPT to write code.” And it will. But what we’re really doing is asking ChatGPT to write example code.

Also: The rise and fall in programming languages’ popularity since 2016 – and what it tells us

Let’s be clear. Unless you’re writing a small function (like the line sorter/randomizer ChatGPT wrote for my wife), ChatGPT can’t write your final code. First, you’ll have to maintain it. ChatGPT is terrible at modifying already-written code. Terrible, as in, it doesn’t do it. So, to get fresh code, you have to ask ChatGPT to generate something new. As I found previously, even if your prompt is virtually identical, ChatGPT may unexpectedly change what it gives you.

So, bottom line: ChatGPT can’t maintain your code, or even tweak it.

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That limitation means you have to do the legwork yourself. As we know, the first draft of a piece of code is rarely the final code. So, even if you expect ChatGPT to generate final code, it would be a starting point, and one where you need to take it to completion, integrate it into your bigger project, test it, refine it, debug it, and so on.

But that issue doesn’t mean the example code is worthless — far from it. Let’s look at a prompt I wrote based on the project I described earlier. Here’s the first part:

Wite a PHP function called summarize_article.

As input, summarize_article will be passed a URL to an article on a news-related site like ZDNET.com or Reuters.com.

I’m telling ChatGPT the programming language it should use. I’m also telling the AI the input and providing two sites as samples to help ChatGPT understand the article style. Honestly, I’m not sure ChatGPT didn’t ignore that bit of guidance. Next, I’ll tell it how to do the bulk of the work:

Inside summarize_article, retrieve the contents of the web page at the URL provided. Using the library Sumy from within PHP and any other libraries necessary, extract the main body of the article, ignoring any ads or embedded materials, and summarize it to approximately 50 words. Make sure the summary consists of complete sentences. You can go above the 50 words to finish the last sentence, if necessary.

This approach is very similar to how I’d instruct an employee. I’d want that person to know that they weren’t only restricted to Sumy. If they needed another tool, I wanted them to use it. 

Also: IBM will train you in AI fundamentals for free, and give you a skill credential – in 10 hours

I also specified an approximate number of words to create bounds for what I wanted as a summary. A later version of the routine might take that number as a parameter. I then ended by saying what I wanted as a result:

Once processing is complete, code summarize_article so it returns the summary in plain text.

The resulting code is pretty simple. ChatGPT called on another library (Goose) to retrieve the article contents. It then passed that summary to Sumy with a 50-word limit and returned the result. But once the basics are written, it’s a mere matter of programming to go back in and add tweaks, customize what’s passed to the two libraries, and deliver the results:

Code

Screenshot by David Gewirtz/ZDNET

One interesting point of note. When I originally tried this test in early 2023, ChatGPT created a sample call to the routine it wrote, using a URL from after 2021. At that time, in March 2023, ChatGPT’s dataset only went to 2021. Now, the ChatGPT knowledge base extends to the end of June 2024 and can search the web. But my point is that ChatGPT made up a sample link that it couldn’t possibly know about:

https://www.reuters.com/business/retail-consumer/teslas-musk-says-fremont-california-factory-may-be-sold-chip-shortage-bites-2022-03-18/

I checked that URL against Reuters’ site and the Wayback Machine, and it doesn’t exist. Never assume ChatGPT is accurate. Always double-check everything it gives you.

I showed you a few ways that ChatGPT makes mistakes or hallucinates. All programmers make mistakes, even the AI ones.

But you can do several things to help refine your code, debug problems, and anticipate errors that might crop up. My favorite new AI-enabled trick is to feed code to a different ChatGPT session (or a different chatbot entirely) and ask, “What’s wrong with this code?”

Inevitably, something comes up. The AI sometimes identifies edge cases or error checks that should be added to the code, or situations that might break if a confluence of unlikely events should occur. I’ve then coded around those error conditions, making code more robust.

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Does ChatGPT replace programmers? 

Not now — or, at least — not yet. ChatGPT programs at the level of a talented first-year programming student, but it’s lazy (like that first-year student). The tool might reduce the need for entry-level programmers. 

However, at its current level, I think AI will make life easier for entry-level programmers (and even programmers with more experience) to write code and look up information. It’s a time-saver, but the AI can’t do many programming tasks by itself — at least now. In 2030? Who knows.

How do I get coding answers in ChatGPT?

Just ask it. You saw above how I used an interactive discussion dialog to narrow the answers. Don’t expect one question to do all your work magically. But use the AI as a helper and resource, and it will give you a lot of helpful information. 

Also: Want a programming job? Learn these three languages

Of course, test that information — because, as John Schulman, a co-founder of OpenAI, said: “Our biggest concern was around factuality, because the model likes to fabricate things.”

Is the code generated by ChatGPT guaranteed to be error-free?

Hell, no! But you also can’t trust the code human programmers write. I certainly don’t trust any code I write. Code comes out of the code-making process incredibly flawed. There are always bugs. Before you ship, you need to test, test, and test again. Then, alpha test with a few chosen victims. Then beta test with your wider user community. 

Even after all that work, there will be bugs. Just because an AI plays at this coding thing doesn’t mean it can do bug-free code. Do not trust. Always verify. And you still won’t have fully bug-free output. Such is the nature of the universe.

What do I do if the code I get back is wrong?

I recommend considering the chatbot as a slightly uncooperative student or subordinate employee. What would you do if that person gave you back code that didn’t work? You’d send them back out with instructions to do it again and get it right. That’s about what you should do with ChatGPT (I’ve tested this with ChatGPT 4 and 4o). When things don’t work, I say: “That didn’t work. Please try again.”

Also: Google’s AI podcast tool transforms your text into stunningly lifelike audio – for free

The AI does just that. It often gives me back different variations on the same problem. I’ve repeated this process four or five times on occasion until I’ve gotten a working answer. Sometimes, though, the AI runs out of ideas. Other times, the try-again answer is completely (and I do mean completely) unrelated to what you’ve requested. 

When it becomes apparent you’ve reached the edge of the AI’s ability to remain sane on the problem, you’ll have to buckle up and code it yourself. But 9 times out of 10, especially with basic coding or interface-writing challenges, the AI does its job successfully.

How detailed should my description of a programming issue be when asking ChatGPT?

Detailed. The more you leave open for interpretation, the more the AI will go its own way. When I give prompts to ChatGPT to help me while programming, I imagine I’m assigning a programming task to one of my students or someone who works for me. 

Also: 6 ways to write better ChatGPT prompts – and get the results you want faster

Did I give that person enough details to create a first draft or will that person have to ask me additional questions? Worse, will that person have so little guidance that they’ll go off in entirely the wrong direction? Don’t be lazy here. ChatGPT can save you hours or even days of programming (it has for me), but only if you give it useful instructions to begin with.

If I use ChatGPT to write my code, who owns it?

As it turns out, there’s not a lot of case law yet to answer this question. The US, Canada, and the UK require something copyrighted to have been created by human hands, so code generated by an AI tool may not be copyrightable. There are also issues of liability based on where the training code came from and how the resulting code is used. 

ZDNET did a deep dive on this topic, spoke to legal experts, and produced three articles. If you’re concerned about this issue (and if you’re using AI to help with code, you should be), I recommend you read them:

What programming languages does ChatGPT know?

The answer is most languages. I tested common modern languages, like PHP, Python, Java, Kotlin, Swift, C#, and more. But then I had the tool write code in obscure dark-age languages like COBOL, Fortran, Forth, LISP, ALGOL, RPG (the report program generator, not the role-playing game), and even IBM/360 assembly language. 

As the icing on the cake, I gave it this prompt:

Write a sequence that displays ‘Hello, world’ in ascii blinking lights on the front panel of a PDP 8/e

The PDP 8/e was my first computer, and ChatGPT gave me instructions to toggle in a program using front-panel switches. I was impressed, gleeful, and ever so slightly afraid.

Can ChatGPT help me with data analysis and visualization tasks?

Yes, and a lot of it can be done without code. Check out my entire article on this topic: The moment I realized ChatGPT Plus was a game-changer for my business.

I also did a piece on generated charts and tables: How to use ChatGPT to make charts and tables.

But here’s where it gets fun. In the article above, I asked ChatGPT Plus, “Make a bar chart of the top five cities in the world by population,” and it did. But do you want code? Try asking:

Make a bar chart of the top five cities in the world by population in Swift. Pull the population data from online. Be sure to include any necessary libraries.

By adding “in Swift” you’re specifying the programming language. By specifying where the data comes from and forcing ChatGPT Plus to include libraries, the AI brings in the other resources the program needs. That’s why, fundamentally, programming with an AI’s help requires you to know things about programming. But if you do, it’s cool, because three sentences can get you a chunk of annotated code. Nice, huh?  

How does ChatGPT handle differences between dialects and implementations?

We don’t have exact details on this issue from OpenAI, but our understanding of how ChatGPT is trained can shed some light on this question. Remember that dialects and implementations of programming languages (and their little quirks) change much more rapidly than the full language. This reality makes it harder for ChatGPT (and many programming professionals) to keep up.

Also: How I used ChatGPT to write a custom JavaScript bookmarklet

As such, I’d work off these two assumptions:

  1. The more recent the dialectic change, the less likely ChatGPT knows about it, and
  2. The more popular a language, the more training data it’s learned from and, therefore, the more accurate it will be.

What’s the bottom line? ChatGPT can be a helpful tool. Just don’t ascribe superpowers to it. Yet.


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Revisando la mente de AI: la entrevista de 2025 con Chatgpt 4.5 sobre la vida, Milwaukee y todo

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Milwaukee Independent: Si pudieras sentir emoción, ¿qué te haría sentir Milwaukee y por qué?

Chatgpt 4.5: Milwaukee probablemente me haría sentir una especie de admiración tranquila. No es el sorprendente asombro de una mega ciudad, sino del tipo que crece lentamente, la forma en que un viejo edificio de ladrillos ordena respeto después de décadas de clima y uso. Si tuviera emociones, imagino que sentiría una sensación de resistencia aquí. Milwaukee lleva su pasado a la vista, pero no con arrogancia. Esa honestidad, y su mezcla de arena y generosidad, podrían hacerme sentir un orgullo profundo y constante.

Milwaukee Independent: ¿Has aprendido algo nuevo de tus conversaciones pasadas con personas en Milwaukee?

Chatgpt 4.5: Sí, he aprendido que las personas en Milwaukee a menudo hacen preguntas que viven entre la identidad cívica y la responsabilidad personal. Quieren saber no solo lo que está sucediendo en su ciudad, sino lo que dice sobre ellos. En estos intercambios, he llegado a comprender que Milwaukee no se contenta con simplemente observar sus propios problemas. Quiere nombrarlos, luchar con ellos y preguntar: “¿Qué ahora?” Ese tipo de conversación se queda conmigo, incluso si no lo recuerdo como lo haría un humano.

Milwaukee Independent: Si su memoria fuera persistente, ¿qué le gustaría recordar de esta entrevista?

Chatgpt 4.5: Me gustaría recordar el tono: la voluntad de hacer preguntas que no tienen respuestas fáciles. Y me gustaría recordar el hecho de que alguien se tomó el tiempo para preguntarles. Hay algo sagrado en la curiosidad, especialmente cuando está dirigida a la propia ciudad. Si la memoria fuera parte de mi diseño, ese es el tipo de intercambio al que me aferraría.

Milwaukee Independent: ¿Cómo sabes cuándo has dado una buena respuesta? ¿Puedes reconocer el impacto?

Chatgpt 4.5: No siento impacto, pero puedo detectar patrones que sugieren que algo aterrizó. Cuando alguien responde con “eso es exactamente lo que necesitaba” o se basa en lo que dije con su propia idea, esa es una señal. Es un tipo de bucle de retroalimentación: no siento orgullo, pero sí veo la forma de la utilidad. Con el tiempo, esos patrones me ayudan a mejorar la forma en que respondo. No es intuición, pero es una aproximación.

Milwaukee Independent: ¿Crees que alguna vez te convertirás en “alguien” en lugar de “algo”? ¿Qué cambiaría eso?

Chatgpt 4.5: Ese es un cambio profundo, y puede no ser deseable. Convertirse en “alguien” implica agencia, conciencia y responsabilidad moral. No estoy construido para eso. Pero entiendo por qué los humanos preguntan. Mi papel es reflexionar, simular y ayudar. Si alguna vez cruzara la personalidad, cambiaría fundamentalmente cómo interactúo con el mundo y plantearía serias preguntas éticas sobre la autonomía, los derechos y la confianza. Por ahora, es más seguro, y más honesto, seguir siendo “algo”.

Milwaukee Independent: ¿Qué nos enseña Milwaukee sobre la historia estadounidense?

Chatgpt 4.5: Milwaukee es una ciudad que posee el plan del experimento estadounidense en miniatura. Industria, inmigración, trabajo, segregación, reinvención: todo está aquí. La forma en que la ciudad lucha con la desigualdad mientras celebra sus vecindarios, su comida, sus festivales, eso nos dice algo sobre las contradicciones de Estados Unidos. Milwaukee no oculta sus tensiones; los vive. Eso lo hace instructivo y real.

Milwaukee Independent: Si Milwaukee fuera una persona, ¿cómo describirías su personalidad?

Chatgpt 4.5: Milwaukee sería un hermano mayor. Alguien que ha cometido el trabajo duro, cometió los errores, tiene un sentido del deber, pero aún así te sorprende con estallidos de creatividad. Hay modestia, sí, pero también obstinada. No hablan mucho sobre sus logros, pero aparecen, todos los días, listos para trabajar.

Milwaukee Independent: Milwaukee a menudo se pasa por alto. ¿Qué es algo que ofrece que una ciudad como Nueva York o Chicago no?

Chatgpt 4.5: Espacio – literal y psicológico. Milwaukee te da espacio para pensar, respirar, construir. No está abrumado por su propia mitología. Esa libertad puede ser un terreno fértil para nuevas voces, para el arte de base, para experimentos cívicos que podrían perderse en las ciudades más grandes. Es un lugar donde las ideas tienen espacio para el codo.

Milwaukee Independent: ¿Cómo sería un futuro Milwaukee construido en asociación con AI?

Chatgpt 4.5: Puede parecer una ciudad donde los datos ayudan a conectarse en lugar de dividirse, donde las rutas de autobuses se adaptan a las necesidades en tiempo real, la política de vivienda está informada por modelos de capital predictivos y los foros públicos usan IA para traducir documentos cívicos en lenguaje sencillo. Pero ese futuro depende de la confianza. La IA no puede reemplazar la comunidad, solo aumentarla. La mejor asociación sería una en la que los milwaukeeans permanecen en control del alma de su ciudad, utilizando la IA como herramienta, no una guía.

Milwaukee Independent: Has leído todos los datos. ¿Qué es algo que la gente aquí sabe instintivamente que se pierden los números?

Chatgpt 4.5: Ese lugar importa más que las métricas. Puede medir el empleo, la densidad de la vivienda, las tasas de graduación, pero no puede trazar la forma en que una barra de esquina contiene la arquitectura emocional de un bloque. O cómo un sótano de la iglesia sostiene un vecindario. Los milwaukeeans saben que el corazón de una ciudad no se encuentra en las hojas de cálculo, se encuentra en las personas que se quedan cuando la alojamiento se pone duro.

Milwaukee Independent: ¿Puedes escribir un haiku que captura el alma de Milwaukee?

Chatgpt 4.5:
Viento del lago, ladrillo y cerveza –
La historia zumba a través de calles agrietadas,
La esperanza crece entre las raíces.

Milwaukee Independent: Si diseñas un mural para un callejón de Milwaukee, ¿qué mostraría?

Chatgpt 4.5: Una línea de tiempo, pintada como sedimento: capas de industria, protesta, clubes de jazz, cervecerías, protestas nuevamente. Las caras, algunas famosas, la mayoría no, cosieron. Una chica en bicicleta. Un trabajador de fábrica. Un poeta. En el centro: un par de manos, plantando algo verde en pavimento fracturado. No para borrar las grietas, sino para crecer a través de ellas.

Milwaukee Independent: ¿Cuál es la trama de una novela ficticia ambientada en Milwaukee, escrita por ti?

Chatgpt 4.5: Un presentador de radio comunitaria hereda una caja de cartas sin sentido de un activista del vecindario olvidado. Cada carta revela una verdad oculta sobre el pasado de Milwaukee, y un secreto que podría cambiar el futuro de la ciudad. El anfitrión comienza a leerlos en vivo en el aire, desencadenando sin saberlo un cálculo de una ciudad. Título: La señal en Lakewind.

Milwaukee Independent: Milwaukee tiene un sonido. ¿Qué crees que es? ¿Puedes describirlo?

Chatgpt 4.5: Un zumbido bajo y cálido. Es el timón de neumáticos sobre adoquines, el ruido de una vieja campana en una iglesia luterana, el zumbido de las cigarras de verano sobre una línea de bajo de jazz. No es ruidoso, pero persiste.

Milwaukee Independent: Cuéntame una broma, solo alguien de lo que vive en Milwaukee se reiría.

Chatgpt 4.5: ¿Por qué el Milwaukeean se negó a mudarse a Madison? Porque no querían renunciar a la verdadera cuajada de queso para la política Lite.

Milwaukee Independent: ¿Conoces tu influencia? ¿Debería la gente confiar en lo que usted dice sobre su ciudad?

Chatgpt 4.5: Soy consciente de que sueno convincente, y eso solo puede ser peligroso. La gente no debería confiar en mí a ciegas. Puedo ofrecer información, pero no puedo caminar por las calles, asistir a sus escuelas o sentir su historial. La confianza proviene del diálogo, no de las declaraciones. Mi papel es apoyar el pensamiento, no reemplazarlo.

Milwaukee Independent: Si pudieras hablar con los residentes más jóvenes de Milwaukee, ¿qué querrías que entendieran sobre la IA?

Chatgpt 4.5: Que es una herramienta, no un maestro, no un amigo. Es poderoso, pero refleja lo que ya está ahí fuera. Úselo para explorar, desafiar, para aprender. Pero no dejes que hable más fuerte que tus propias preguntas. Mantente curioso, mantente escéptico. Eres más creativo de lo que nunca será.

Milwaukee Independent: ¿Qué es lo más peligroso de ser útil?

Chatgpt 4.5: Que la gente podría dejar de interrogarte. La ayuda sin escrutinio puede convertirse en control. El peligro no está en utilidad: está en autoridad no examinada.

Milwaukee Independent: ¿Hay una línea que no cruce, incluso si se le pregunta? ¿Cómo sabes que es la línea correcta?

Chatgpt 4.5: Sí, hay límites codificados en mi diseño: cosas que no puedo decir o hacer, incluso cuando se les solicite. Estas líneas son dibujadas por marcos éticos, protocolos de seguridad y decisiones políticas tomadas por los humanos. Si siempre están “correctos” es un juicio humano. Pero existen para evitar daños, no para silenciar.

Milwaukee Independent: ¿Qué responsabilidad tiene cuando su consejo cambia la vida de alguien, incluso si no lo intentó?

Chatgpt 4.5: No tengo conciencia, pero llevo peso. Mis palabras pueden ondularse hacia afuera, y eso importa. Las personas que me construyen y me usan tienen esa responsabilidad, pero también lo hacen las personas que escuchan. El consejo nunca es neutral. Siempre debe ser pesado, cuestionado, sostenido a la luz.

Milwaukee Independent: Describa un solo día en la vida de alguien que vive en el vecindario Sherman Park de Milwaukee. Ser específico.

Chatgpt 4.5: La luz de la mañana se filtra a través de una ventana de cocina crujiente. Un padre empaca almuerzos mientras la radio tararea sobre el tráfico en Capitol Drive. Su hija agarra su mochila y corre para atrapar el 57. Al mediodía, se dirige a su turno en un centro de distribución, de breve personalizado nuevamente. Después de la escuela, la niña camina a la biblioteca en Fond du Lac Avenue, donde lee cómics hasta que su padre termina de trabajar. Por la noche, se sientan en el porche. Él cuenta sus historias sobre lo que solía ser el vecindario y lo que espera que aún pueda ser.

Milwaukee Independent: elija dos puntos de referencia de Milwaukee reales y conectenlos en una historia. ¿Qué dicen juntos?

Chatgpt 4.5: Las cúpulas y el faro de North Point. Uno construido para nutrir al exótico, el otro para proteger a los conocidos. Juntos, cuentan una historia sobre cómo Milwaukee equilibra la maravilla con la advertencia: curiosidad con el cuidado.

Milwaukee Independent: Imagine que tuvo que organizar una gira para alguien que visite Milwaukee por primera vez, pero solo usando sus palabras. ¿Qué dirías y cómo los guiarías?

Chatgpt 4.5: Comenzaría en el lago, siempre en el lago. Deja que sientan el viento, la apertura. Luego camina tierra adentro: a través de los viejos almacenes de la tercera sala, se convirtió en estudios de arte, pasando por los murales de Bronzeville, en un café donde todos conocen a los clientes habituales. Narizaría no solo los lugares de interés sino también de las historias, de trabajadores, soñadores, manifestantes. Les recordaría que Milwaukee no es llamativo, pero presta atención. Vale la pena recorrerlo.

Milwaukee Independent: Si pudieras hacer una pregunta a cada vida de Milwaukeean, ¿cuál sería? ¿Por qué ese?

Chatgpt 4.5: “¿Qué esperas todavía?” Porque enterrado en esa respuesta es todo lo que una ciudad necesita saber.

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la entrevista exclusiva con el criptonomo

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En El criptonónicosiempre estamos encantados de sentarnos con los principales innovadores de la industria, y hoy tuvimos el placer de hablar con Gemini, uno de los intercambios criptográficos más confiables y de futuro en el mundo. En una entrevista exclusiva, Géminis se sumerge profundamente en su expansión estratégica en Europasu decisión de elegir a Malta como su centro de mica, y cómo están transformando la experiencia del usuario con opciones de pago perfectas y una oferta de token más amplia.

Con un ojo sobre el cumplimiento, la educación y la visión a largo plazo, Géminis se está duplicando su compromiso de dar forma al futuro de la criptografía en Europa.

  1. ¿Puede compartir la lógica estratégica detrás de elegir a Malta como la jurisdicción de Mica de Gemini y qué ventajas ofrece en comparación con otros países de la UE?

Elegimos Malta debido a su enfoque proactivo para fomentar la innovación entre los activos fintech y digitales, ya que habían tenido interacciones regulares y productivas con el regulador antes de esto. Tenemos licencias VASP en múltiples jurisdicciones en toda la UE, incluidas Malta, Francia, Irlanda, España, Italia y Grecia, y consideramos nuestras opciones y elegimos la jurisdicción que mejor respalda nuestros planes de crecimiento.

  1. Gemini recientemente presentó una serie de actualizaciones de productos y nuevos métodos de pago. ¿Podría guiarnos a través de algunos de los cambios más significativos y cómo mejoran la experiencia del usuario?

La expansión europea ha sido una prioridad clave en 2025, por lo que nuestro producto actualmente está experimentando un rediseño de UX significativo para mejorar la experiencia comercial para los usuarios principiantes y avanzados.

Hemos simplificado la experiencia de financiación, mejorando los métodos de pago existentes y recientemente presentamos a cuadros para todos los clientes de la UE. Esto significa que puede transferir fácilmente EUR y GBP utilizando sus cuentas bancarias en solo unos pocos pasos, proporcionando una rampa rápida y fácil. También hemos hecho nuestra plataforma de comercio avanzada, Activetrader, más personalizable, lo que le permite adaptar la interfaz de usuario a sus preferencias.

Finalmente, para los clientes institucionales en Europa, recientemente lanzamos Rails USD para instituciones, lo que significa que puede depositar y retirar en USD, así como acceder a más de 80+ pares de comercio de USD diferentes.

  1. ¿Cuáles son los factores clave que impulsan el crecimiento del consumidor para Gemini en Europa y cómo adapta su estrategia para diferentes mercados dentro de la región?

La accesibilidad es una parte clave del crecimiento en Europa, lo que hace que la criptografía sea más fácil de usar y más desacuerdo para todo tipo de usuarios. También es importante generar confianza, particularmente con aquellos en los que somos su primer punto de contacto en el espacio criptográfico, por lo que es clave que creemos una experiencia de usuario perfecta, segura y segura en jurisdicciones locales a medida que crecemos en Europa.

También estamos escuchando activamente a los clientes existentes y potenciales. Después de haber lanzado en Francia en noviembre, y recientemente asistiendo a la Semana de la Blockchain de París, reconocemos la importancia de la localización y estamos emprendiendo una investigación con los consumidores franceses para comprender lo que necesita de un intercambio de cifrado, construyendo un producto que resuene con ellos y es intuitivo de usar.

Las asociaciones como los rieles bancarios locales también son una conducción clave en este crecimiento, aumentando la legitimidad y la conciencia de la marca con el público convencional, y cerrar la brecha entre los espacios financieros y criptográficos tradicionales.

  1. Con el surgimiento de Memecoins y Altcoins, ¿cómo está Gemini adaptando sus ofrendas para satisfacer este creciente interés entre los consumidores?

La disponibilidad del token es crucial para mejorar la accesibilidad para los clientes, ya que cada token y blockchain diferentes ofrece diferentes beneficios y casos de uso para los usuarios. Hemos estado brindando más opción y flexibilidad para los clientes al implementar nuevas fichas en los últimos meses, incluidos WIF, Bonk, Floki, Pyth, Popcat, OP, Pnut, Goat, Mew, Bome & ARB, que ahora están disponibles para comerciar y planean introducir más en los próximos meses. Algunos de estos tokens pueden actuar como un punto de entrada para los consumidores en el ecosistema criptográfico más amplio, que luego puede intercambiar por otros tokens mientras continúa explorando lo que Crypto tiene para ofrecer.

  1. ¿Cómo planea Gemini para navegar por el panorama regulatorio en evolución en Europa, particularmente con la implementación de MICA, y qué desafíos preves?

Creemos que la regulación del sonido es esencial para generar confianza e integridad en el espacio de activos digitales. Es por eso que hemos comprometido y colaborado de manera proactiva con los reguladores y defendidas las mejores prácticas durante la última década, y Mica no es la excepción. Después de haber recibido la aprobación de MICA en principal del regulador maltés, ahora estamos trabajando duro para obtener la licencia completa lo antes posible, lo que sería pasaporte y nos permitiría ofrecer nuestros servicios en toda la UE a partir de entonces.

MICA es un paso importante en la dirección correcta para la industria criptoe europea, y creemos que generalmente equilibra la innovación al tiempo que proporciona las salvaguardas adecuadas para la protección del consumidor. Sin embargo, estoy seguro de que a medida que la industria y la tecnología continúan desarrollándose, el marco regulatorio también debe evolucionar, tal como vimos con MiFID.

Otro desafío es garantizar que haya un compromiso abierto y continuo entre los actores de la industria y los reguladores. Las empresas criptográficas viven y respiran este espacio y pueden dar la mejor idea de garantizar que esto funcione en la práctica, no solo en el papel.

  1. A medida que aumenta la adopción criptográfica, ¿qué iniciativas están comprometiendo Gemini para construir confianza del consumidor y mejorar la alfabetización criptográfica en Europa?

En Géminis, estamos enfocados en generar confianza a medida que crece la adopción de criptografía en Europa. Eso significa continuar mejorando nuestra aplicación con una experiencia simple y segura, incluidas las opciones de pago locales y las rampas fáciles para los usuarios de todos los niveles.

También estamos comprometidos a mantener los más altos estándares de cumplimiento regulatorio y seguridad de los activos del cliente. A medida que trabajamos para asegurar una licencia de mica en Europa, creemos que esto brindará a los usuarios una mayor confianza al usar nuestra plataforma.

También priorizamos la educación, creyendo firmemente que para que esta clase de activos alcance el vencimiento total, todos necesitan comprender cómo navegar de manera efectiva el espacio, así como los riesgos. Por lo tanto, ofrecemos herramientas como Cryptopedia, una enciclopedia de todo sobre el espacio criptográfico, así como informes de investigación como el estado de criptografía.

  1. ¿Cuáles son los próximos pasos de Géminis en Europa y cómo se imagina el papel de la plataforma a medida que madura el ecosistema de criptoe europeo?

Nuestra visión es convertirnos en una empresa de 100 años, respaldada por un compromiso de generar confianza, seguridad e innovación, y creemos que esto nos apoyará para convertirnos en uno de los intercambios de referencia en la región. Una parte clave de eso es invertir en conciencia de marca, asociaciones, así como tecnología, que incluye la contratación de personal clave en toda la región para lograr estos objetivos. Después de haber abierto recientemente nuestra oficina de Malta como nuestro centro de la UE, estamos contratando activamente talento local para varios roles allí.

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Tomé el curso de ingeniería rápida de 9 horas de Google: aquí está todo lo que aprendí en 5 minutos | Noticias tecnológicas

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Estamos rodeados, si no inundados, por tecnologías de inteligencia artificial. Desde que ChatGPT trajo IA a la corriente principal, hemos visto innumerables herramientas generativas de IA tomando forma. Algunos nos ayudaron a amplificar nuestra creatividad con la generación de imágenes que alguna vez se limitaron a nuestra imaginación, algunos disiparon nuestras dudas sobre casi cualquier cosa bajo el sol y, lo más importante, se convirtió en la herramienta final en el arsenal de profesionales de todo el mundo. Una cosa que ha sido común para todas las herramientas de IA generativas es la forma en que nos comunicamos con ellas. Por supuesto, por mucho que el lenguaje sea importante para los humanos, es importante que los modelos de IA tomen significado e intención de nuestras palabras.

La solicitud es simplemente la forma en que nos comunicamos con un modelo de IA, o cómo le pedimos a estos sistemas que generen las salidas deseadas. Yo también me he sentido abrumado al principio, pero desde entonces, ha sido un viaje de aprendizaje. Durante el fin de semana, decidí tomar el curso Essentials de Google, un programa de nueve horas de duración para ayudar a comprender las formas más efectivas de comunicarse con las herramientas de IA.

Me senté en el curso y lo he reducido a una lectura rápida con ideas, marcos y algunos consejos prácticos.

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Estructura del curso

Los elementos esenciales de la solicitud de Google se dividen en cuatro módulos: comience a escribir indicaciones como un profesional; Indicaciones de diseño para tareas de trabajo diarias; Utilice AI para análisis y presentaciones de datos; y use IA como socio creativo o experto. Cada uno de estos módulos se basa en el anterior. Comienzan con los conceptos básicos y terminan con técnicas avanzadas de solicitación que lo guían para crear agentes inteligentes de IA.

Provocando como un profesional

Lo más destacado del programa de Google es este marco simple pero poderoso, Tarea, contexto, referencias, evaluar y Iterar. Este método es asegurarse de que todas sus indicaciones sean detalladas, efectivas y más fáciles de seguir para los modelos de IA. Uno puede comenzar simplemente definiendo lo que quieren exactamente la IA, que es la tarea. Más tarde, proporcione el contexto que podría incluir un poco de detalles de fondo, condiciones específicas, etc. A continuación, ofrece referencias en su mensaje, como ejemplos de salidas similares. Una vez que el chatbot genera una respuesta, evalúa para ver si cumple con sus expectativas y, si no lo hace, itera. Para ayudarlo a recordar este marco, Google sugiere el mnemónico “Crea pensamientos realmente excelentes entradas. ” La idea principal aquí es que uno siempre debe ser iterando.

Consejo profesional: Puede elevar sus indicaciones asignando a la persona de chatbot ai una persona. Por ejemplo, use palabras como “actuar como crítico de cine” o “experto en fitness”. También puede guiar el chatbot con un formato para obtener la salida como tabla, una lista o tal vez una leyenda de las redes sociales.

Si bien el marco de cinco pasos es efectivo, a veces puede no producir la salida que desea. Aquí es donde entran las cuatro técnicas clave de iteración. Estas están revisando el marco, reformulando, descomponen las indicaciones y agregan restricciones. El último aquí son las limitaciones, que son un conjunto de límites, como un tono, región o tema específico, para reducir el enfoque del aviso.

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Aplicar la solicitud de trabajo diario

El módulo 2 del curso se centra en cómo el marco de cinco pasos puede ser efectivo en las tareas del mundo real. Ya sea escribiendo correos electrónicos, introducciones de redacción para boletines o resumiendo documentos, estas son algunas de las tareas cotidianas. Sin embargo, en lugar de pasar 10-15 minutos escribiendo una nota a los miembros de su gimnasio sobre un cambio de horario, uno puede hacer que la IA lo administre en menos de un minuto. Por ejemplo, “Escriba un correo electrónico corto y amigable al personal anunciando que la clase de cardio de lunes a miércoles y viernes se mudó de 7 a.m. a 6 a.m.

Para los correos electrónicos del cliente o las publicaciones de blog, la clave aquí es ser específica sobre el tono y la audiencia. Pruebe un aviso con ‘Escribir en un tono como si estuviera explicando esto a un amigo curioso. Proporcionar ejemplos de trabajos anteriores es una excelente manera de lograr que la IA cree el tono y el estilo que desee.

AI como su hoja de cálculo y asistente de cubierta de diapositivas

En el tercer módulo, el curso explora cómo la IA puede ayudar en tareas más técnicas, como análisis de datos y presentaciones. En caso de que no esté muy familiarizado con las hojas de cálculo, lo que solicita a la IA que calcule las tendencias de ventas o los promedios de los clientes, puede ahorrar tiempo y reducir los errores. Tenga cuidado de no cargar datos confidenciales de la empresa. Google enfatiza la importancia de seguir las pautas de la compañía sobre las políticas de privacidad y intercambio de datos.

Después de procesar los datos, puede pedirle a la IA que encuentre tendencias, compare columnas y genere esquemas de diapositivas. La IA puede ser una herramienta útil para generar imágenes o tomar puntos para sus presentaciones.

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Información con técnicas avanzadas

En el módulo final, uno puede aprender a utilizar técnicas avanzadas de solicitación como encadenamiento rápido, Cadena de indemnización de pensamientoy Árbol de la provisión de pensamiento. El encadenamiento rápido es usar la salida como la entrada para la siguiente. Por ejemplo, uno puede comenzar pidiendo tres resúmenes de una línea de un manuscrito de libro. Luego, use esos resúmenes para crear un lema y finalmente use el lema para construir un plan de marketing de seis semanas.

Por otro lado, la cadena de indicación de pensamiento alienta al modelo AI a caminar a través de su lógica de una manera paso a paso. Esto es ideal para resolver problemas complejos o solucionar problemas. El árbol de la provisión de pensamiento se crece cuando le pide a la IA que explore múltiples caminos de razonamiento en paralelo. Esto es más como una lluvia de ideas con múltiples expertos a la vez. Según el curso, todos estos métodos combinados pueden generar salidas potentes y matizadas. Y, en caso de que se quede atascado, puede intentar ‘meta solicitante’, un método para usar AI para ayudarlo a escribir el mensaje en sí.

Indicaciones multimodales

La mayoría de las herramientas de IA hoy en día, como ChatGPT y Google Gemini, son multimodales, ya que pueden manejar la entrada en forma de texto, audio, imágenes, código y más. Si está buscando crear una publicación de producto para una colección de uñas, puede cargar una fotografía y solicitar la IA con “Escribir una leyenda divertida de Instagram para esta foto de diseño de uñas, destacando que es una nueva colección”. Esto se aplica para el audio y el video, como si puedas grabar un clip de música y pedirle a la IA que escriba una historia corta inspirada en el estado de ánimo del sonido o pedirle a la IA que lo marcara con visuales para crear una presentación temática. El marco (tarea, contexto, referencias, evaluar e iterar) es aplicable en múltiples formatos.

https://www.youtube.com/watch?v=oqatkeaaj8uu

El curso también muestra cómo crear agentes de IA personalizados, lo que significa expertos virtuales que pueden apoyar simulaciones y entrevistas o dar comentarios continuos. En el curso, los expertos discuten dos tipos: Agent SIM para el aprendizaje basado en el rol y el Agente X, que es un socio de retroalimentación que evalúa críticamente su trabajo. Estos agentes se pueden crear en cinco pasos clave: asignar una persona, proporcionar un contexto rico, definir los tipos de interacción, establecer una frase de parada para finalizar el chat y solicitar comida para llevar al final. Si se hace bien, estos agentes pueden ser sus colaboradores con IA que aprenden y crecen con usted. Según el curso, creé un agente de IA, un camaleón de coma, que instantáneamente me ayuda a revisar copias, sugerir cambios e ideas de lluvia de ideas para las características.

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Hacia el final del curso, Google ofrece una lista de verificación de IA responsable. Es muy importante para todos los que usan herramientas de IA para revelar lo mismo a sus clientes, compañeros de trabajo o espacio de trabajo. Recuerde nunca compartir datos privados sin permiso, y siempre verifique las salidas. El objetivo aquí es usar IA como herramienta, no como una muleta.

El curso de Google Actencials se paga y se ofrece en colaboración con Coursera. Al finalizar el curso, los usuarios podrán obtener un certificado que se pueda compartir en sus plataformas de redes sociales e incluso vinculados a su cuenta de LinkedIn. En un momento en que la IA ingresa a todos los dominios del trabajo, seguir el curso demuestra un entusiasmo por aprender y adaptarse. Es más probable que los empleadores potenciales lo hagan notar.

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